Для решения проблемы сложности долгосрочного точного прогнозирования содержания углерода в газовом пепле, из повышения точности прогнозирования модели и способности к адаптации, предлагается модель измерения самокоррекции наименьших квадратов с взвешенным векторным методом опорных векторов (WLSSVM) на основе оценки производительности прогнозирования модели. Создается обучающий набор модели измерения на основе максимальной группы линейно независимых элементов, что делает модель WLSSVM хорошо разреженной и уменьшает вычислительное количество процесса обучения; создается модель измерения WLSSVM на основе весового множителя данных подобия, используя двойной алгоритм дифференциации популяций для оптимизации выбора параметров модели; через онлайн оценку производительности прогнозирования модели и редакцию рекурсивного прогнозирования реализуется онлайн самокоррекция модели. Результаты виртуального эксперимента на газовом котле мощностью 300 МВт показали, что этот алгоритм модели имеет хорошую точность прогнозирования и способности к приспособлению, может эффективно прогнозировать содержание углерода в газовом пепле.

газовый котел; пепел; содержание углерода; максимальная группа линейно независимых элементов; двойной алгоритм дифференциации популяций; рекурсивная коррекция