【摘 要】
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针对建立热电厂磨煤机一次风量软测量模型训练样本多、样本特征维数大等特点，考虑到现场测量所需的实时性和准确性，提出了基于样本优化、核主成分分析（KPCA）和最小二乘支持向量机
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针对建立热电厂磨煤机一次风量软测量模型训练样本多、样本特征维数大等特点，考虑到现场测量所需的实时性和准确性，提出了基于样本优化、核主成分分析（KPCA）和最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合的方法进行建模。运用某电厂历史运行数据对模型进行仿真验证，结果表明：基于样本优化的KPCA．LSSVM软测量模型在精确性、跟踪能力和运行速度上均要优于LSSVM、BP和KPCA—BP模型，这为现场磨煤机一次风量的准确、实时测量提供了一定的理论依据。
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