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基于遗传算法优化参数的支持向量机短期负荷预测方法 被引量:135
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作者 吴景龙 杨淑霞 刘承水 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期180-184,共5页
通过研究参数选择和支持向量机预测能力的影响,建立利用遗传算法优化参数的支持向量机负荷预测系统。通过遗传算法对支持向量机(SVM)预测模型的各项参数进行寻优预处理,找到最优的参数取值,然后,代入支持向量机SVM预测模型中,得基于遗... 通过研究参数选择和支持向量机预测能力的影响,建立利用遗传算法优化参数的支持向量机负荷预测系统。通过遗传算法对支持向量机(SVM)预测模型的各项参数进行寻优预处理,找到最优的参数取值,然后,代入支持向量机SVM预测模型中,得基于遗传算法的支持向量机(GA-SVM)模型,利用此模型对短期电力负荷进行预测研究。通过实例验证,选择河北某地区2005-03-02至2007-05-22每天各个时点的数据进行分析,并且选择SVM模型与BP(Back propagation)神经网络进行对比。研究结果表明:用GA-SVM算法得到的均方根相对误差仅为2.25%,比用SVM模型和BP神经网络所得的均方根相对误差比分别低0.58%和1.93%。所提出的测试方法克服了传统参数选择方法存在的缺点(如研究者往往凭经验和有限的实验给定一组参数,而不讨论参数制定的合理性),提高了支持向量机的预测精度。 展开更多
关键词 遗传算法 支持向量 参数优化 负荷预测
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基于遗传算法对支持向量机模型中参数优化 被引量:19
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作者 袁玉萍 胡亮 周志坚 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第19期5016-5018,共3页
支持向量机是基于统计学习理论的结构风险最小化原理基础上提出来的一种学习算法,其在理论上保证了模型的最大泛化能力。针对支持向量机结构参数的选取在没有理论支持,选取又比较困难的情况下,对影响模型分类能力的相关参数进行了研究,... 支持向量机是基于统计学习理论的结构风险最小化原理基础上提出来的一种学习算法,其在理论上保证了模型的最大泛化能力。针对支持向量机结构参数的选取在没有理论支持,选取又比较困难的情况下,对影响模型分类能力的相关参数进行了研究,提出了一种基于遗传算法和十折交叉检验相结合的遗传支持向量机(GA-SVM)算法,利用遗传算法的全局搜索特性得到支持向量机(SVM)的最优参数值,并用算例表明了此算法有效提高了分类的精度和效率。 展开更多
关键词 支持向量 遗传算法 参数优化 十折交叉 核函数
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基于支持向量机和遗传算法的爪极发电机建模及参数优化 被引量:14
3
作者 王群京 鲍晓华 +1 位作者 倪有源 李争 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期57-61,共5页
爪极发电机广泛应用于汽车、航天等国民经济重要领域,高质量的发电机输出电压是用电设备可靠运行的重要保证。本文从爪极发电机有限元仿真计算出发,通过电机参数样本空间设计,利用支持向量机对其电磁模型进行非线性回归分析,而后利用遗... 爪极发电机广泛应用于汽车、航天等国民经济重要领域,高质量的发电机输出电压是用电设备可靠运行的重要保证。本文从爪极发电机有限元仿真计算出发,通过电机参数样本空间设计,利用支持向量机对其电磁模型进行非线性回归分析,而后利用遗传算法对其结构进行优化。仿真结果表明,所建立的非参数模型是准确可行、并且是高效的。采用支持向量机回归方法和遗传算法相结合对电机的结构参数进行优化,为电机优化设计提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 有限元法 支持向量 遗传算法 爪极发电机 参数优化
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基于遗传算法结合支持向量机的Mg/PTFE贫氧推进剂配方优化 被引量:5
4
作者 范磊 潘功配 +2 位作者 欧阳的华 陈昕 逄高峰 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期620-624,共5页
针对Mg/PTFE贫氧推进剂配方设计的复杂性,采用支持向量机理论建立了相关预测模型,结合遗传算法对模型结果进行多目标寻优,以此获得最佳的配方,最后对所得的最佳配方进行了实验验证。结果表明Mg/PTFE贫氧推进剂的最佳配方为PTFE/Mg=0.49... 针对Mg/PTFE贫氧推进剂配方设计的复杂性,采用支持向量机理论建立了相关预测模型,结合遗传算法对模型结果进行多目标寻优,以此获得最佳的配方,最后对所得的最佳配方进行了实验验证。结果表明Mg/PTFE贫氧推进剂的最佳配方为PTFE/Mg=0.49,酚醛树脂含量为12.50%,镁粉粒度为26.90μm,PTFE粒度为111.33μm。遗传算法结合支持向量机的优化方法,适合于推进剂配方的优化,具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 遗传算法 支持向量 推进剂 配方优化
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支持向量机理论与遗传算法相结合的300MW机组锅炉多目标燃烧优化 被引量:13
5
作者 王禹朋 阎维平 +4 位作者 祝云飞 屈柯楠 高正阳 廖永进 吉硕 《热力发电》 CAS 北大核心 2015年第10期91-96,共6页
为提高电站锅炉燃烧的经济性并尽可能降低NOx排放量,以煤耗率和NOx生成量最小为目标,运用支持向量机算法建立了某亚临界300 MW机组烟煤锅炉的煤耗率和NOx生成量预测模型,并结合该机组的实际运行数据,对所建模型的准确性进行了验证。将... 为提高电站锅炉燃烧的经济性并尽可能降低NOx排放量,以煤耗率和NOx生成量最小为目标,运用支持向量机算法建立了某亚临界300 MW机组烟煤锅炉的煤耗率和NOx生成量预测模型,并结合该机组的实际运行数据,对所建模型的准确性进行了验证。将建立的煤耗率和NOx生成量模型进行耦合,生成锅炉燃烧优化模型,并将煤耗率和NOx生成量综合作为优化目标,建立目标函数,应用遗传算法寻找锅炉的最优运行方案。结果表明:基于支持向量机算法建立的锅炉燃烧模型对锅炉煤耗率和NOx生成量具有较高的预测能力;增加燃尽风量可降低NOx生成量,但同时会提高煤耗率,为优化运行,应将同时降低煤耗率和NOx生成量综合作为优化目标;对于该亚临界300MW机组烟煤锅炉,满负荷运行时机组经济性较好,且NOx生成量最低,其他负荷下,一、二次风比例和各层二次风挡板开度在某特定值时机组经济性和NOx排放可达到最佳情况。 展开更多
关键词 燃煤锅炉 多目标 燃烧优化 支持向量 遗传算法 燃尽风 煤耗率 N Ox 排放
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基于小生境遗传算法的支持向量机分类器参数优化 被引量:12
6
作者 朱宁 冯志刚 王祁 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期16-20,共5页
该文在建立支持向量机分类器分类性能评价函数基础上,分析了支持向量机参数对分类性能的影响,提出了一种基于共享函数小生境遗传算法的支持向量机分类器参数优化方法。该方法利用支持向量机分类性能评价函数评价支持向量机的分类性能,... 该文在建立支持向量机分类器分类性能评价函数基础上,分析了支持向量机参数对分类性能的影响,提出了一种基于共享函数小生境遗传算法的支持向量机分类器参数优化方法。该方法利用支持向量机分类性能评价函数评价支持向量机的分类性能,评价函数的倒数作为适应度值,每两个个体之间的海明距离作为共享函数,实现小生境遗传算法。将该文提出的方法应用于5个由Gunna Ratsch收集的标准模式库,实验结果表明由该方法所得参数确定的SVM分类器具有较高的识别率和较简单的结构。 展开更多
关键词 参数优化 小生境遗传算法 支持向量 分类器 共享函数
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用于多峰函数优化的改进跳跃基因遗传算法 被引量:4
7
作者 浦黄忠 甄子洋 +1 位作者 王道波 刘媛媛 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期829-832,共4页
跳跃基因是维持生物大脑神经细胞多样性的主要原因,因此在遗传算法中引入跳跃基因操作能够提高算法的全局搜索能力。然而,标准跳跃基因遗传算法的随机跳跃过程容易破坏较优性能染色体的基因。针对此问题,提出了一种改进跳跃基因遗传算... 跳跃基因是维持生物大脑神经细胞多样性的主要原因,因此在遗传算法中引入跳跃基因操作能够提高算法的全局搜索能力。然而,标准跳跃基因遗传算法的随机跳跃过程容易破坏较优性能染色体的基因。针对此问题,提出了一种改进跳跃基因遗传算法。在改进方案中,适应度越高的染色体上的跳跃基因,能以越高的概率朝性能比它差的染色体上跳跃,以提高进化速度。并且,在适应度函数中引入密度函数,以保持染色体的多样性。通过对经典多极值测试函数的寻优仿真表明,改进跳跃基因遗传算法能够更有效地提高遗传算法对复杂多峰函数最优解的求解速度与精度。 展开更多
关键词 函数优化 遗传算法 进化算法 多峰函数 跳跃基因
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利用遗传算法优化的支持向量机垃圾邮件分类 被引量:20
8
作者 张艳秋 王蔚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第10期2755-2757,共3页
提出一种利用遗传算法优化支持向量机来进行垃圾邮件的分类方法。首先对邮件进行预处理,然后利用遗传算法优化支持向量机的惩罚因子和核函数参数的组合,最后利用优化后的支持向量机对邮件进行分类。在由5 800篇邮件构成的数据集上进行... 提出一种利用遗传算法优化支持向量机来进行垃圾邮件的分类方法。首先对邮件进行预处理,然后利用遗传算法优化支持向量机的惩罚因子和核函数参数的组合,最后利用优化后的支持向量机对邮件进行分类。在由5 800篇邮件构成的数据集上进行实验的结果表明,该方法能达到89.67%的准确率,提高了对中文垃圾电子邮件过滤的准确性。 展开更多
关键词 支持向量 遗传算法 垃圾邮件 参数优化 模式识别
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结合SMOTE技术与优化算法的支持向量机在慢性心衰不良结局预测中的应用 被引量:1
9
作者 李晓桐 程璠 +3 位作者 田晶 闫晶晶 张岩波 韩清华 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2024年第6期802-806,共5页
目的应用优化算法的支持向量机(support vector machine,SVM)结合合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)预测慢性心衰患者不良结局,提高分类模型预测性能。方法顺序入选2014年1月至2017年12月,山西... 目的应用优化算法的支持向量机(support vector machine,SVM)结合合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)预测慢性心衰患者不良结局,提高分类模型预测性能。方法顺序入选2014年1月至2017年12月,山西省两所三级甲等医院心内科确诊为慢性心力衰竭的1183例住院患者,收集患者的病历资料。基于原始训练集构建logistic回归(logistic regression,LR)与支持向量机模型,同时结合SMOTE算法构建LR、SVM、遗传算法支持向量机(genetic algorithm support vector machine,GA-SVM)和粒子群支持向量机模型(particle swarm support vector machine,PSO-SVM),通过灵敏度(sensitivity,SEN)、准确度(accuracy,ACC)、特异度(specificity,SPE)、G-means、F-measure、ROC曲线下面积(area under receiver operating characteristic curve,AUC)等指标综合评价各模型的分类性能。结果相较于对原始数据进行直接分类,应用SMOTE技术均衡化数据集后,模型性能明显提高。均衡化训练集构建LR、SVM、GA-SVM和PSO-SVM模型结果表明,GA-SVM和PSO-SVM在SPE、ACC指标低于LR;SEN、G-means、F-measure和AUC均优于LR。GA-SVM和PSO-SVM的综合效果显著高于SVM(SEN、G-means、F-measure指标表现均优于SVM)。结论基于均衡化数据集构建GA-SVM或PSO-SVM模型可提高SVM对于心衰预后的预测性能。 展开更多
关键词 SMOTE 支持向量 遗传算法优化 粒子群算法优化 慢性心力衰竭
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基于向量评估遗传算法的多目标优化效果评价及程序测试 被引量:3
10
作者 周建淞 陈益 +3 位作者 张晓丽 韩荣荣 仇丽霞 武俊青 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2012年第2期181-186,共6页
目的评价向量评估遗传算法(VEGA)进行多目标优化的效果,测试其程序运行的可靠性。方法应用两目标简单测试函数、两目标复杂测试函数、三目标测试函数对VEGA进行模拟测试,利用课题组编写Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算... 目的评价向量评估遗传算法(VEGA)进行多目标优化的效果,测试其程序运行的可靠性。方法应用两目标简单测试函数、两目标复杂测试函数、三目标测试函数对VEGA进行模拟测试,利用课题组编写Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法寻优。结果运行VEGA程序得到的两目标简单测试函数Pareto非劣解集的前沿呈一条光滑的曲线分布;两目标复杂测试函数Pareto非劣解前沿呈带状分布;VEGA可得到测试函数的Pareto非劣解集,供决策者合理选择。结论 VEGA多目标优化可以给出合理的Pareto非劣解集,效果理想、程序可靠,可用于实际问题的分析。 展开更多
关键词 多目标优化 Pareto非劣解 向量评估遗传算法 效果评价
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并行基因组合型遗传算法求解防空部署优化问题研究 被引量:6
11
作者 耿振余 毕义明 《现代防御技术》 北大核心 2007年第3期21-24,41,共5页
针对防空部署研究的特点,探讨遗传算法求解防空部署优化问题。分析了传统遗传算法求解武器部署优化问题的缺点,提出了并行的基因组合型改进遗传算法,克服了编码不唯一和基因重码的现象,提高了搜索速度和解的质量;利用启发式信息缩小了... 针对防空部署研究的特点,探讨遗传算法求解防空部署优化问题。分析了传统遗传算法求解武器部署优化问题的缺点,提出了并行的基因组合型改进遗传算法,克服了编码不唯一和基因重码的现象,提高了搜索速度和解的质量;利用启发式信息缩小了解空间,并保证了算法寻优的每个个体都是可行解;对遗传操作算子进行了改进,克服了整数编码固有的缺点。该方法应用于求解防空部署优化问题中得到了较好的结果。 展开更多
关键词 遗传算法 部署 优化 基因
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基于遗传算法的支持向量机时间序列预测模型优化 被引量:34
12
作者 陈果 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期1080-1084,共5页
建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此与建立在经验风险最小原则上的神经网络模型相比,理论上更为完善。本文运用支持向量机建立时间序列预测模型,研究影响模型预测精度的相关参数... 建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此与建立在经验风险最小原则上的神经网络模型相比,理论上更为完善。本文运用支持向量机建立时间序列预测模型,研究影响模型预测精度的相关参数,在分析参数对时间序列预测精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机预测模型的参数自适应优化算法。最后,用算例表明了本文算法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 支持向量 时间序列分析 预测 遗传算法 优化
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基于遗传算法的支持向量机分类器模型参数优化 被引量:40
13
作者 陈果 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2007年第3期347-350,共4页
建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此与建立在经验风险最小原则上的神经网络模型相比,理论上更为完善。本文运用支持向量机建立模式识别分类器模型,研究影响模型分类能力的相关参... 建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此与建立在经验风险最小原则上的神经网络模型相比,理论上更为完善。本文运用支持向量机建立模式识别分类器模型,研究影响模型分类能力的相关参数,在分析参数对分类器识别精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机分类器模型的参数自适应优化算法。最后,用算例表明了本文算法的正确有效性。 展开更多
关键词 支持向量 模式识别 遗传算法 优化
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粒子群和遗传算法优化支持向量机的破产预测 被引量:11
14
作者 杨钟瑾 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第18期265-270,共6页
介绍了一种基于粒子群算法和遗传算法优化支持向量机预测破产的方法。这种方法融合了粒子群算法、遗传算法和支持向量机诸多优点,并行地搜寻支持向量机最优的正则化参数和核参数,由此构建优化的预测模型。采用源自UCI机器学习数据库的... 介绍了一种基于粒子群算法和遗传算法优化支持向量机预测破产的方法。这种方法融合了粒子群算法、遗传算法和支持向量机诸多优点,并行地搜寻支持向量机最优的正则化参数和核参数,由此构建优化的预测模型。采用源自UCI机器学习数据库的破产和非破产混合样本数据集,随机地读入数据和进行数据预处理,运用7重交叉校验方法客观地评价预测结果。仿真结果显示,这种方法能自动有效地构建优化的支持向量机,与其他方法比较,具有更强的推广能力和更快的学习速度,而且具有更好的破产预测准确率。 展开更多
关键词 粒子群算法 遗传算法 支持向量 优化 参数 破产预测
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基因遗传优化算法研究及应用探索 被引量:8
15
作者 李岳锋 《振动工程学报》 EI CSCD 1994年第4期313-321,共9页
在探讨基因遗传算法机理的基础上,提出了一种基于同源杂交和基因逐位收敛概念的算法。对一典型算例作了参数研究,并作了应用于结构振动模态参数非线性识别等的尝试。讨论了这一算法进一步发展的几个方面.
关键词 基因遗传优化算法 同源杂交 基因逐位收敛 结构振动
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遗传算法优化支持向量机的网络流量混沌预测 被引量:10
16
作者 熊凡 《现代电子技术》 北大核心 2018年第18期166-169,共4页
基于支持向量机的网络流量混沌预测方法通常基于人工经验设置参数,参数的性能较差,大大降低网络流量预测精度。因此,提出遗传算法优化支持向量机的网络流量混沌预测方法,通过相空间重构获取新的网络流量时间序列,获取具有最佳非线性预... 基于支持向量机的网络流量混沌预测方法通常基于人工经验设置参数,参数的性能较差,大大降低网络流量预测精度。因此,提出遗传算法优化支持向量机的网络流量混沌预测方法,通过相空间重构获取新的网络流量时间序列,获取具有最佳非线性预测结果的支持向量机函数,采用遗传算法优化支持向量机参数。基于优化的支持向量机参数,设计基于遗传算法优化支持向量机的交通流量预测模型,实现网络流量混沌预测。实验结果表明,所提方法在网络流量预测方面整体性能优、具有较高的精度。 展开更多
关键词 遗传算法优化 支持向量 网络流量 混沌预测 相空间重构 预测模型
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融合粒子群优化和遗传算法的基因调控网络构建 被引量:4
17
作者 孟军 史贯丽 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第11期2969-2973,共5页
MicroRNA(miRNA)是一类大小为21~25nt的内源性非编码小核糖核酸(RNA),通过与mRNA的3’-UTR互补结合,导致mRNA降解或翻译抑制来调控编码基因的表达。为了提高构建基因调控网络的准确度,提出一种基于粗糙集、融合粒子群(PSO)和... MicroRNA(miRNA)是一类大小为21~25nt的内源性非编码小核糖核酸(RNA),通过与mRNA的3’-UTR互补结合,导致mRNA降解或翻译抑制来调控编码基因的表达。为了提高构建基因调控网络的准确度,提出一种基于粗糙集、融合粒子群(PSO)和遗传算法(GA)的基因调控网络构建方法(PSO—GA—RS)。该方法首先通过对序列信息进行特征提取;然后采用粗糙集的依赖度作为适应度函数,融合粒子群和遗传算法选出较优的特征子集;最后使用支持向量机(SVM)建立模型,预测未知的调控关系。在拟南芥数据集上进行实验,相比基于粗糙集和粒子群优化的特征选择方法和Rosetta算法,所提方法的预测准确率、F值和受试者工作特征(ROC)曲线面积最多能提高5%,在水稻数据集上最多能提高8%。实验结果表明所提方法能够比较准确地预测miRNA和靶基因之间的调控关系。 展开更多
关键词 基因调控网络 粒子群优化 遗传算法 粗糙集 特征选择
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应用遗传算法优化支持向量机的疲劳裂纹扩展预测 被引量:1
18
作者 龚兰芳 张昱 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2011年第6期86-88,115,共4页
准确迅速地预测疲劳裂纹的扩展进程具有十分重要的现实意义和显著的经济效益。为了实现疲劳裂纹长度的准确预测,提出基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的疲劳裂纹扩展预测方法,其中遗传算法用于确定SVM中的训练参数,得到优化的SVM预... 准确迅速地预测疲劳裂纹的扩展进程具有十分重要的现实意义和显著的经济效益。为了实现疲劳裂纹长度的准确预测,提出基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的疲劳裂纹扩展预测方法,其中遗传算法用于确定SVM中的训练参数,得到优化的SVM预测模型。试验结果表明:用GA-SVM对疲劳裂纹长度进行预测具有很好的预测精度。 展开更多
关键词 疲劳裂纹扩展 支持向量 遗传算法 参数优化
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基于概率模型检测和遗传算法的基因调控网络的无限范围优化控制 被引量:1
19
作者 刘爽 魏欧 郭宗豪 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第10期313-319,共7页
基因调控网络是一类基本且重要的生物网络,通过对其进行控制可以实现生物系统功能的调节。在生物系统中,通过外部的干预控制构造关于基因调控网络的控制理论成为了非常热门的研究主题。目前,作为一种重要的网络模型,带有干扰且上下文相... 基因调控网络是一类基本且重要的生物网络,通过对其进行控制可以实现生物系统功能的调节。在生物系统中,通过外部的干预控制构造关于基因调控网络的控制理论成为了非常热门的研究主题。目前,作为一种重要的网络模型,带有干扰且上下文相关的概率布尔网络已经被广泛地应用于基因调控网络优化控制问题的研究中。针对无限范围的优化控制问题,文中提出了一种基于概率模型检测和遗传算法的近似最优控制策略的计算方法。首先,该方法将无限范围控制中定义的期望总成本归约为离散时间马尔科夫链上的平稳状态回报;然后,构建包含固定控制策略的带有干扰且上下文相关的概率布尔网络模型,采用带回报属性的时序逻辑公式表示固定控制策略的成本,采用概率模型检测器PRISM进行自动计算。进一步,采用遗传算法,将固定控制策略编码为遗传算法解空间中的个体,基于其控制成本,定义个体的适应度值,将PRISM作为求解器,通过在解空间上迭代地执行遗传操作获取近似最优解。将所提方法应用于WNT5A网络中,实验结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 基因调控网络 优化控制 概率模型检测 遗传算法
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基于支持向量机和遗传算法的电站锅炉水冷壁高温腐蚀建模与燃烧优化
20
作者 王春林 祝文杰 +2 位作者 郑松 郑晨 江爱朋 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2010年第4期414-418,共5页
电站锅炉水冷壁的高温腐蚀是锅炉机组安全的严重威胁,强还原性气氛是导致高温腐蚀的主要原因,针对还原性气氛的特征指标CO浓度进行建模,并结合优化算法实现燃烧优化是控制还原性气氛的有效方法。应用支持向量机算法建立电站锅炉水冷壁周... 电站锅炉水冷壁的高温腐蚀是锅炉机组安全的严重威胁,强还原性气氛是导致高温腐蚀的主要原因,针对还原性气氛的特征指标CO浓度进行建模,并结合优化算法实现燃烧优化是控制还原性气氛的有效方法。应用支持向量机算法建立电站锅炉水冷壁周围CO浓度模型,利用热态实炉试验数据对模型进行训练和校验。该模型对不同试验工况下的CO浓度作出了较准确预测,应用该模型和遗传算法对锅炉进行以降低水冷壁周围CO浓度为目标的燃烧优化,结果表明,通过优化使CO浓度有比较明显的降低,与运行工况对比优化结果具有较高可信性,说明支持向量机模型与遗传算法的结合为锅炉水冷壁周围CO浓度的控制提供了有效工具。 展开更多
关键词 锅炉 支持向量 遗传算法 优化
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