10.3969/j.issn.1002-1663.2015.06.007
基于PSO参数优化的SVM飞灰含碳量建模研究
为了解决火力发电厂飞灰含碳量实时监测和控制难题,笔者根据支持向量机(SVM)模型参数,建立了基于粒子群算法(PSO)参数优化的支持向量机模型,并用其对某电厂的锅炉飞灰含碳量进行实时监测.监测结果表明,基于粒子群算法参数优化的支持向量机监测模型较常规模型有着良好的性能,在线监测精度高,可使电厂有效监测和控制飞灰含碳量.
飞灰含碳量、支持向量机、粒子群算法、参数优化
37
TP216(自动化技术及设备)
2016-01-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
500-503