摘要:為實現(xiàn)工業(yè)鍋爐的燃燒優(yōu)化,需要實時掌握飛灰含碳量、爐渣殘?zhí)剂康热紵阅苤笜说淖兓1疚牟捎米钚《酥С窒蛄繖C(LSSVM)建立了循環(huán)流化床鍋爐(CFBB)燃燒性能指標的軟測量模型,并提出一種基于自然選擇的粒子群算法來優(yōu)化LSSVM參數(shù)。在此基礎(chǔ)上,利用工業(yè)鍋爐現(xiàn)場數(shù)據(jù),進行了本文的軟測量模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測量模型的對比研究,結(jié)果表明:本文方法具有精度高和泛化能力強的優(yōu)點,可作為工業(yè)鍋爐飛灰含碳量、爐渣殘?zhí)剂康热紵阅苤笜说挠行y量工具。
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