【摘 要】
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燃煤锅炉脱硝反应器入口NO_x浓度是锅炉燃烧过程中的一个重要参数,针对常规NO_x分析测量仪存在精确度较低的问题,通过支持向量回归(SVR)算法建立锅炉的NO_x排放预测模型,选取均方误差(MSE)作为模型的评估函数,利用遗传算法(GA)对模型参数进行优化,编制程序对NO_x排放量进行预测.以某300MW燃煤机组现场数据为基础进行仿真验证,结果表明,在与SVR、BPNN等方法的对比中,GA-SVR
【机 构】
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吉林化工学院信息与控制工程学院,吉林石化公司合成树脂厂,科世达汽车电器有限公司AP1工艺工程部
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燃煤锅炉脱硝反应器入口NO_x浓度是锅炉燃烧过程中的一个重要参数,针对常规NO_x分析测量仪存在精确度较低的问题,通过支持向量回归(SVR)算法建立锅炉的NO_x排放预测模型,选取均方误差(MSE)作为模型的评估函数,利用遗传算法(GA)对模型参数进行优化,编制程序对NO_x排放量进行预测.以某300MW燃煤机组现场数据为基础进行仿真验证,结果表明,在与SVR、BPNN等方法的对比中,GA-SVR所建立的模型在NO_x排放量的预测中取得了更优的效果.
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