PSO-SVM软测量方法在火电厂煤质发热量测量中的应用

发布时间：2020-09-30 13:41

　　 为了对电厂煤质发热量进行简单准确的测量,在煤质发热量理论研究的基础上,提出了利用支持向量机算法进行软测量。对支持向量机的数学原理进行分析后,利用某燃煤电厂的运行数据,构建了支持向量机模型。在构建模型过程中引入了PSO(粒子群优化算法)寻找模型中涉及的惩罚参数c和核函数参数g的最优值,然后利用最优值构建了PSO-SVM软测量模型,模型的测试结果表明:PSO-SCM模型相对误差集中在1%以内,CV(交叉验证法)建立的SVM模型相对误差在1.5%左右,而常用的BP(按误差逆传播算法训练的多层前馈网络)神经网络模型得到的相对误差只能保证在3%以内,可见PSO-SVM款测量模型对煤质发热量的测量更准确。
【文章目录】：
引言
1 软测量方法原理分析
    1.1 支持向量机原理
        1.1.1 线性回归原理
        1.1.2 非线性回归原理
    1.2 粒子群优化算法
2 支持向量机模型
    2.1 建模数据及数据预处理
    2.2 建立模型
3 结果分析
4 结论

【参考文献】

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本文编号：2830912