反向建模方法在汽轮机热耗率建模中的应用

被引：9

作者：

刘超 ^{[1
]}

牛培峰 ^{[1
,2
]}

游霞 ^{[3
]}

机构：

[1] 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室

[2] 燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心

[3] 攀枝花学院电气信息工程学院

来源：

动力工程学报 | 2014年 / 34卷 / 11期

关键词：

汽轮机; 热耗率; 万有引力算法; 混沌反学习; 反向建模方法; 最小二乘支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TK262 [设计、计算];

学科分类号：

摘要：

针对热耗率与其影响因素之间存在的复杂非线性关系,提出了基于自适应混沌反学习万有引力算法(ACOGSA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的汽轮机热耗率反向建模方法.利用某600 MW超临界汽轮机组运行数据,采用基于LSSVM的反向建模方法建立热耗率预测模型,采用ACOGSA算法解决LSSVM的模型参数优化问题,并与GSA-LSSVM模型和BP神经网络模型的预测结果进行比较.结果表明:所建立的模型比传统模型具有更好的泛化能力,更能准确地预测汽轮机的热耗率.

引用

页码：867 / 872+902 +902

页数：7

共 15 条

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