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基于FSVM建立含氧量预测模型

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:0.40 MB | 2018-01-12

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  针对电站锅炉燃烧过程存在的高度的复杂性和非线性问题,本文采用模糊支持向量机(FSVM)建立含氧量预测模型,预测在不同燃料量、总风量、总给水量等因素的影响下烟气含氧量的含量。选取模糊C均值算法(FCM)作为隶属度函数的设计方法,然后选取径向基核函数(RBF)和L--SVR模型结构,其中惩罚因子和松弛变量的最佳参数值要用交叉验证法来选取。Matlab仿真实验结果表明,该方法有效地缩短了训练时间,提高了预测精度和模型的抗噪性,其性能优于一般支持向量机预测模型。

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