基于LS-SVM的煤气发生炉关键参数预测 |
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引用本文: | 蒋少华.基于LS-SVM的煤气发生炉关键参数预测[J].中南大学学报(自然科学版),2014(6). |
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作者姓名: | 蒋少华 |
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作者单位: | 韶关学院计算机科学学院; |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(61101134);韶关市科技计划项目(韶科(管)[2010]-11) |
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摘 要: | 根据煤气炉现场采集的数据,建立一种基于最小二乘向量机(LS-SVM)的预测模型,预测煤气炉关键参数炉出温度、CO2含量。模型以主要工艺参数作为影响因素,以炉出温度、CO2含量为影响对象,建立影响因素和影响对象之间的复杂非线性关系,构造煤气炉参数LS-SVM预测模型,再运用奇异值分解的方法辨识模型参数,最后将模型用于煤气炉参数预测。研究结果表明:该模型能及时跟踪炉况参数的变化,预测结果与实测值较吻合,准确度与处理速度都优于神经网络预测模型,实际预测误差小于2%,可用于煤气炉生产过程的现场操作指导。
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关 键 词: | 最小二乘向量机(LS-SVM) 参数预测 煤气发生炉 |
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