【摘 要】
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精准可靠地预测锅炉NO x 排放量对电站锅炉低氮运行有着重要意义,为了提升模型的预测效果,提出一种基于鲸鱼优化算法-最小二乘支持向量机(WOA-LSSVM)的锅炉NO x 排放量预测建
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助(2016MS143,2018ZD05);北京市自然科学基金资助项目(4182061)
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精准可靠地预测锅炉NO x 排放量对电站锅炉低氮运行有着重要意义,为了提升模型的预测效果,提出一种基于鲸鱼优化算法-最小二乘支持向量机(WOA-LSSVM)的锅炉NO x 排放量预测建模方法。首先归一化处理初始样本数据,然后通过WOA算法对LSSVM中的核函数宽度和惩罚因子两个参数进行寻优求解,建立WOA-LSSVM黑箱模型,最终得到模型输出,同时将采用果蝇优化算法(FOA)、粒子群优化算法(PSO)优化参数建立的LSSVM预测模型和单一LSSVM预测模型作为对比研究。仿真结果表明,采用WOA优化的LSS
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