【摘 要】
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应用基于模糊c均值聚类算法预处理的支持向量机算法对锅炉结渣特性进行预测建模，将煤的软化温度、碱酸比、硅铝比和硅比以及无因次炉膛烟气平均温度和无因次实际切圆直径作为
【机 构】
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华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室
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应用基于模糊c均值聚类算法预处理的支持向量机算法对锅炉结渣特性进行预测建模，将煤的软化温度、碱酸比、硅铝比和硅比以及无因次炉膛烟气平均温度和无因次实际切圆直径作为模型的输入变量，结渣程度作为输出变量，利用优化后的模型对10台锅炉的结渣特性进行评判．结果表明：该模型能够减小训练样本的过拟合度，具有较强的泛化能力；本试验中FCM—SVM预测模型预测结果的正确率为100％，可以实现对锅炉结渣特性的精确预测．
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