基于最小二乘支持向量机和PSO算法的电厂烟气含氧量软测量

王宏志; 陈帅; 侍洪波

doi:10.19666/j.rlfd.2008.03.009

欢迎来到能源电力期刊网！

English Version 读者登录期刊登录

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于最小二乘支持向量机和PSO算法的电厂烟气含氧量软测量

基础研究 | 更新时间：2025-09-28

- 基于最小二乘支持向量机和PSO算法的电厂烟气含氧量软测量
- SOFT MEASUREMENT OF OXYGEN CONTENT IN FLUE GAS BASED ON LEAST SQUARE SUPPORT VECTOR MACHINE AND PSO ALGORITHM
- 热力发电 2008年第3期页码：35-38
- 作者机构：
  
  1. 巨能电力集团
  2. 华东理工大学
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19666/j.rlfd.2008.03.009
  中图分类号： TM621
- 纸质出版：2008
- 稿件说明：
移动端阅览
王宏志, 陈帅, 侍洪波. 基于最小二乘支持向量机和PSO算法的电厂烟气含氧量软测量[J]. 热力发电, 2008,(3):35-38.

WANG Hong-zhi1, CHEN Shuai2, CHI Hong-bo2 1.Shandong Shouguang Juneng Electric Power Group. SOFT MEASUREMENT OF OXYGEN CONTENT IN FLUE GAS BASED ON LEAST SQUARE SUPPORT VECTOR MACHINE AND PSO ALGORITHM[J]. Thermal power generation, 2008, (3): 35-38.
王宏志, 陈帅, 侍洪波. 基于最小二乘支持向量机和PSO算法的电厂烟气含氧量软测量[J]. 热力发电, 2008,(3):35-38. DOI： 10.19666/j.rlfd.2008.03.009.

WANG Hong-zhi1, CHEN Shuai2, CHI Hong-bo2 1.Shandong Shouguang Juneng Electric Power Group. SOFT MEASUREMENT OF OXYGEN CONTENT IN FLUE GAS BASED ON LEAST SQUARE SUPPORT VECTOR MACHINE AND PSO ALGORITHM[J]. Thermal power generation, 2008, (3): 35-38. DOI： 10.19666/j.rlfd.2008.03.009.

摘要

由于最小二乘支持向量机有2个必需确定的参数

多参数调节成为最小二乘支持向量机较难解决的问题。将粒子群算法应用在多参数优化中

解决了多参数优化问题。将这一结果应用在电厂烟气含氧量软测量中

取得了较好的效果。

Abstract

Because of the least square support vector machine (LS-SVM) has two parameters to be determined

the multi-parameter regulation becomes a more difficult problem to be solved by the LS-SVM. The particale stream organ(PSO) algorithm has been used in the multi-parameter optimization

solving the problem of multi-parameter optimization. This theoritical result has been used in the soft measurement of oxygen content in flue gas of thermal power plant

obtaining better effectiveness.

关键词

Keywords

references

浏览量

350

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于GASVM的电站锅炉烟气含氧量软测量模型

电站锅炉主要热工过程参数软测量技术研究进展

基于最小二乘支持向量机的改进型在线NOx预测模型

基于系统动力学的省煤器建模与仿真

基于偏最小二乘支持向量机的烟气湿法脱硫效率预测模型