论文摘要
以某300 MW亚临界循环流化床锅炉为研究对象,对锅炉的NOx排放量进行预测。利用模拟退火混合鸡群算法（SACSO）和核极端学习机（KELM）对不同工况下NOx的排放量进行建模;对比了差分进化算法,粒子群算法和原始鸡群算法,证明了改进后算法的优越性;之后,又对传统BP算法,支持向量机,极端学习机和核极端学习机模型进行对比;最终确定的SACSO-KELM模型具有更高的预测精度和稳定性以及更好的泛化能力,可选择将此模型用于锅炉NOx排放的建模预测。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 牛培峰,丁翔,刘楠,常玲芳,张先臣
关键词: 计量学,氮氧化物排放,循环流化床锅炉,模拟退火算法,鸡群算法,支持向量机,核极端学习机
来源: 计量学报 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 动力工程,自动化技术
单位: 燕山大学电气工程学院
基金: 国家自然科学基金(61573306,61403331)
分类号: TK229.66;TP18
页码: 929-936
总页数: 8
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标签：计量学论文; 氮氧化物排放论文; 循环流化床锅炉论文; 模拟退火算法论文; 鸡群算法论文; 支持向量机论文; 核极端学习机论文;