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基于支持向量回歸的飛灰含碳量測量方法

發(fā)布時間:2021-03-25 17:45
  針對飛灰含碳量測量困難的問題,提出了一種基于粒子群算法的支持向量回歸預(yù)測模型來測量飛灰含碳量。該模型通過粒子群算法支持向量回歸的參數(shù)優(yōu)化,解決了支持向量回歸模型的精度問題,使模型具有良好的泛化性,并通過實例分析驗證了模型的有效性。 

【文章來源】:河南工程學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,32(03)

【文章頁數(shù)】:5 頁

【部分圖文】:

基于支持向量回歸的飛灰含碳量測量方法


基于PSO的SVR

參數(shù),模型,測試集,準(zhǔn)確性


PSO參數(shù)選擇結(jié)果

基于支持向量回歸的飛灰含碳量測量方法


測試結(jié)果

【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛灰含碳量測量方法[J]. 李力,陸金桂.  機械與電子. 2019(04)
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[3]一種實用的火電廠飛灰含碳量軟測量建模方法[J]. 張貴煒,鮑琳,李奇?zhèn)?  自動化與儀器儀表. 2010(06)
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[7]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤粉鍋爐飛灰含碳量研究[J]. 趙新木,王承亮,呂俊復(fù),岳光溪.  熱能動力工程. 2005(02)
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博士論文
[1]大型電站鍋爐配煤及燃燒優(yōu)化的支持向量機建模與實驗研究[D]. 王春林.浙江大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火電廠飛灰含碳量測量[D]. 朱競東.華北電力大學(xué) 2012



本文編號:3100056

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