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题名基于即时学习策略的火电厂球磨机负荷软测量
被引量：4
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作者
张炎欣
王伟
张航
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机构
湖南女子学院现代教育技术中心
中南大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第7期224-227,230,共5页
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基金
湖南省科学技术与科技计划(No.2006GK3130)
湖南省自然科学基金(No.05JJ30121)
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文摘
针对电厂球磨机负荷难以进行有效预测的问题,从提高预测模型在线自适应能力的角度出发,提出一种基于即时学习策略的改进SVM建模方法。利用灰色关联分析方法对过程参数进行优化筛选,获得辅助变量;在即时学习策略建模框架下,采用多种群混合优化算法进行SVM预测模型参数的优化选取;基于电厂实际运行数据进行了仿真研究。仿真实验表明,与标准BP神经网络和SVM建模方法的比较,该算法具有更好的预测性能,虽然计算开销有所增加,但能够满足制粉系统球磨机负荷检测的实时性要求。
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关键词
球磨机负荷
在线自适应
即时学习
改进支持向量机
多种群混合优化算法
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Keywords
ball mill load
online adaptive
just-in-time learning
improved support vector machine
multi-population hybrid optimization algorithm
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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