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反向建模方法在汽轮机热耗率建模中的应用
被引量：
9
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作者
刘超
牛培峰
游霞
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第11期867-872,902,共7页
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...
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.
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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
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职称材料
题名
反向建模方法在汽轮机热耗率建模中的应用
被引量：
9
1
作者
刘超
牛培峰
游霞
机构
燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室
燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心
攀枝花学院电气信息工程学院
出处
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第11期867-872,902,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(60774028)
河北省自然科学基金资助项目(F2010001318)
文摘
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.
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
Keywords
steam turbine
heat rate
gravitational search algorithm
chaotic opposition-based learning
reversed modeling method
least squares support vector machine
分类号
TK262 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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作者
出处
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被引量
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1
反向建模方法在汽轮机热耗率建模中的应用
刘超
牛培峰
游霞
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014
9
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