排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
为监控脱硫单元废气中的H2S及SO2的含量,本文采用一种基于局部加权最小二乘支持向量机(Local Weighted Least Squares Support Vector Machines,LWLSSVM)的软测量建模方法。在即时学习框架下(Just-in-time learning,JITL)建立WLSSVM模型,模型参数通过粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化获得。采用此软测量模型代替硬件分析仪表在线估计H2S及SO2的含量,能够避免对硬件仪表的腐蚀,减少维护负担,从而降低运营成本。在某硫回收单元上的应用效果表明,所建软测量模型具有令人满意的预报精度。 相似文献
2.
为监控脱硫单元废气中的H2S及SO2的含量,本文采用一种基于局部加权最小二乘支持向量机（Local Weighted Least Squares Support Vector Machines,LWLSSVM）的软测量建模方法.在即时学习框架下（Just-in-time learning,JITL）建立WLSSVM模型,模型参数通过粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）优化获得.采用此软测量模型代替硬件分析仪表在线估计H2S及SO2的含量,能够避免对硬件仪表的腐蚀,减少维护负担,从而降低运营成本.在某硫回收单元上的应用效果表明,所建软测量模型具有令人满意的预报精度. 相似文献
1