本發(fā)明提供一種基于最小二乘支持向量機及在線更新的電站鍋爐煙氣軟測量系統(tǒng),屬于熱工技術和人工智能交叉技術領域。該系統(tǒng)選擇電站鍋爐有關運行和狀態(tài)參數(shù)作為模型的輸入,要預測的煙氣成分含量作為模型的輸出,選取歷史運行數(shù)據(jù)作為初始訓練樣本,利用最小二乘支持向量機方法建立煙氣排放的初始模型。另外,基于對煙氣排放時變特性的分析,提出了基于樣本替換和樣本追加的更新策略,并采用刪減樣本和增加樣本兩種模式以增量的形式來實現(xiàn)參數(shù)的求解和模型的更新。本發(fā)明提出的最小二乘支持向量機及在線更新軟測量系統(tǒng)隨著過程特性的變化自適應地改進模型性能,能夠?qū)崿F(xiàn)對煙氣排放的精確預測,對電站鍋爐的安全和優(yōu)化運行有重要的意義。
聲明:
“一種基于LSSVM及在線更新的電站鍋爐煙氣軟測量系統(tǒng)” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)