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基于改进最优觅食算法的锅炉NOx排放预测研究
被引量：
3
1
作者
牛培峰
彭鹏
《计量学报》
CSCD
北大核心
2020年第7期879-885,共7页
提出了一种改进的最优觅食算法(POFA),在最优觅食算法中引入自适应惯性权值与全局最优解来改进算法的更新公式,同时加入相空间搜索的机制。利用改进的最优觅食算法优化极端学习机(ELM)构建一个改进的极端学习机模型(POFA-ELM),并用该模...
提出了一种改进的最优觅食算法(POFA),在最优觅食算法中引入自适应惯性权值与全局最优解来改进算法的更新公式,同时加入相空间搜索的机制。利用改进的最优觅食算法优化极端学习机(ELM)构建一个改进的极端学习机模型(POFA-ELM),并用该模型对锅炉NOx的排放特性进行建模。将该模型与ELM、差分进化算法、粒子群算法、人工蜂群算法以及基本的最优觅食算法优化的ELM模型进行比较。结果表明:该模型的预测精度更好,泛化能力更强,可以更加准确地预测NOx的排放质量浓度。
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关键词
计量学
NOX排放特性
最优觅食算法
极端学习机
燃煤锅炉
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职称材料
基于最优觅食算法-投影寻踪-云模型的最严格水资源管理评价
2
作者
周有荣
崔东文
《水资源与水工程学报》
CSCD
2018年第5期101-108,共8页
为全面衡量最严格水资源管理评价过程中的随机性与模糊性,将正态云模型引入最严格水资源管理评价,建立最优觅食算法-投影寻踪-正态云评价模型,以云南省16个州市最严格水资源管理评价为例进行研究。选取当前最严格水资源管理考核中万元GD...
为全面衡量最严格水资源管理评价过程中的随机性与模糊性,将正态云模型引入最严格水资源管理评价,建立最优觅食算法-投影寻踪-正态云评价模型,以云南省16个州市最严格水资源管理评价为例进行研究。选取当前最严格水资源管理考核中万元GDP用水量等6大指标构建评价指标体系和分级标准,采用云模型正向发生器计算最严格水资源管理分级评价指标的隶属度,利用最优觅食算法-投影寻踪方法给出各指标权重,并与传统粒子群算法、人工蜂群算法和差分进化算法优化结果进行比较。根据隶属度矩阵和权重矩阵给出最严格水资源管理评价分级的确定度并进行评价。结果表明:最优觅食算法寻优精度高于传统粒子群等3种算法。昆明市、曲靖市最严格水资源管理评价为优秀,保山市、红河州、德宏州评价为合格,其余11个州市评价为良好。最优觅食算法-投影寻踪-正态云评价模型兼具模糊性和随机性,既能反映最严格水资源管理评价分级的定性概念,又可反映隶属程度的不确定性,具有较好的应用推广价值。
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关键词
最严格水资源管理
正态云模型
指标体系
最优觅食算法
投影寻踪
云南省
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职称材料
题名
基于改进最优觅食算法的锅炉NOx排放预测研究
被引量：
3
1
作者
牛培峰
彭鹏
机构
燕山大学电气工程学院
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2020年第7期879-885,共7页
基金
国家自然科学基金(61573306)。
文摘
提出了一种改进的最优觅食算法(POFA),在最优觅食算法中引入自适应惯性权值与全局最优解来改进算法的更新公式,同时加入相空间搜索的机制。利用改进的最优觅食算法优化极端学习机(ELM)构建一个改进的极端学习机模型(POFA-ELM),并用该模型对锅炉NOx的排放特性进行建模。将该模型与ELM、差分进化算法、粒子群算法、人工蜂群算法以及基本的最优觅食算法优化的ELM模型进行比较。结果表明:该模型的预测精度更好,泛化能力更强,可以更加准确地预测NOx的排放质量浓度。
关键词
计量学
NOX排放特性
最优觅食算法
极端学习机
燃煤锅炉
Keywords
metrology
NO x emission characteristics
optimal foraging algorithm
extreme learning machine
coal-fired boiler
分类号
TB99 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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职称材料
题名
基于最优觅食算法-投影寻踪-云模型的最严格水资源管理评价
2
作者
周有荣
崔东文
机构
临沧润汀水资源科技服务有限公司
云南省文山州水务局
出处
《水资源与水工程学报》
CSCD
2018年第5期101-108,共8页
文摘
为全面衡量最严格水资源管理评价过程中的随机性与模糊性,将正态云模型引入最严格水资源管理评价,建立最优觅食算法-投影寻踪-正态云评价模型,以云南省16个州市最严格水资源管理评价为例进行研究。选取当前最严格水资源管理考核中万元GDP用水量等6大指标构建评价指标体系和分级标准,采用云模型正向发生器计算最严格水资源管理分级评价指标的隶属度,利用最优觅食算法-投影寻踪方法给出各指标权重,并与传统粒子群算法、人工蜂群算法和差分进化算法优化结果进行比较。根据隶属度矩阵和权重矩阵给出最严格水资源管理评价分级的确定度并进行评价。结果表明:最优觅食算法寻优精度高于传统粒子群等3种算法。昆明市、曲靖市最严格水资源管理评价为优秀,保山市、红河州、德宏州评价为合格,其余11个州市评价为良好。最优觅食算法-投影寻踪-正态云评价模型兼具模糊性和随机性,既能反映最严格水资源管理评价分级的定性概念,又可反映隶属程度的不确定性,具有较好的应用推广价值。
关键词
最严格水资源管理
正态云模型
指标体系
最优觅食算法
投影寻踪
云南省
Keywords
most stringent water resources management
normal cloud model
index system
optimal foraging algorithm
projection pursuit
Yunnan Province
分类号
TV213.4 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进最优觅食算法的锅炉NOx排放预测研究
牛培峰
彭鹏
《计量学报》
CSCD
北大核心
2020
3
在线阅读
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职称材料
2
基于最优觅食算法-投影寻踪-云模型的最严格水资源管理评价
周有荣
崔东文
《水资源与水工程学报》
CSCD
2018
0
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