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基于支持向量机的大型电厂锅炉飞灰含碳量建模
被引:97
作者
:
王春林
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机构:
能源清洁利用国家重点实验室浙江大学热能工程研究所
王春林
周昊
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能源清洁利用国家重点实验室浙江大学热能工程研究所
周昊
周樟华
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能源清洁利用国家重点实验室浙江大学热能工程研究所
周樟华
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凌忠钱
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李国能
岑可法
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机构:
能源清洁利用国家重点实验室浙江大学热能工程研究所
岑可法
机构
:
[1]
能源清洁利用国家重点实验室浙江大学热能工程研究所
来源
:
中国电机工程学报
|
2005年
/ 20期
关键词
:
热能动力工程;
锅炉;
飞灰含碳量;
支持向量机;
D O I
:
10.13334/j.0258-8013.pcsee.2005.20.014
中图分类号
:
TK229.6 [燃煤锅炉];
学科分类号
:
摘要
:
飞灰含碳量是影响锅炉热效率的一个重要因素,影响燃煤锅炉飞灰含碳量的因素多而且复杂,对锅炉飞灰含碳量特性进行建模预测并结合优化算法实现燃烧优化是降低锅炉飞灰含碳量的有效方法。该文应用支持向量机算法建立了大型四角切圆燃烧锅炉飞灰含碳量特性的模型,并利用飞灰含碳量的热态实炉试验的数据对模型进行了校验,对支持向量机学习算法中参数的选择进行了探讨,获得了最佳学习参数。结果说明支持向量机与其它建模方法相比具有泛化能力好,计算速度快等优点,是锅炉飞灰含碳量特性建模的有效工具。
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基于模糊支持向量机的多级二叉树分类器的水轮机调速系统故障诊断
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支持向量机训练和实现算法综述
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基于BP神经网络的电厂锅炉飞灰含碳量预测
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短期负荷预测的支持向量机方法研究
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方廷健
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支持向量机回归理论与控制的综述
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模式识别与人工智能,
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基于人工神经网络的大型电厂锅炉飞灰含碳量建模
[J].
周昊
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[9]
关于统计学习理论与支持向量机
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2000,
(01)
:36
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[10]
统计学习理论[M]. 电子工业出版社 , (美)瓦普尼克(VladimirN.Vapnik)著, 2004
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