基于集成深度玻尔兹曼机和最小二乘支持向量回归的燃烧过程NO_x预测算法

发布时间：2017-10-09 21:08

  本文关键词：基于集成深度玻尔兹曼机和最小二乘支持向量回归的燃烧过程NO_x预测算法

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【摘要】：通过研究燃烧过程中的火焰自由基图像与NO_x排放之间的关系,提出了集成深度玻尔兹曼机和最小二乘支持向量回归的NO_x预测算法.首先采用深度玻尔兹曼机对4类火焰自由基图像(OH*、CN*、CH*和C*_2)进行自动图像特征学习,然后用最小二乘支持向量回归来拟合图像特征与NO_x排放量之间的关系,进而对NO_x排放量进行预测.结果表明:NO_x排放预测值与NO_x排放参考值具有一致性;与已有的基于图像的NO_x预测算法相比,所提方法在预测精度方面具有明显的优势.
【作者单位】： 华北电力大学控制与计算机工程学院;英国肯特大学工程与数字艺术学院;
【关键词】： 火焰自由基图像 深度玻尔兹曼机 最小二乘支持向量回归 NOx预测
【基金】：国家重点基础研究发展计划资助项目(973计划)(2012CB215203) 111引智资助项目(B13009)
【分类号】：X773
【正文快照】： 在未来较长一段时期内,以化石燃料和生物质为主要能源的火力发电依旧是造成大气污染的主要1　NOx预测算法的建立因素,特别是氮氧化物(NOx)的排放对环境恶化和1.1　基于DBM模型的图像特征学习居民健康造成了直接影响[1].许多国家为此制订了自从2006年深度学习取得突破进展后,深

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本文编号：1002406