万有引力搜索算法在电厂锅炉NOx排放模型中的应用研究

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电站锅炉NOx的排放是造成环境污染的重要因素。为控制燃煤电厂NOx浓度的排放,实现低污染,应当正确建立电厂锅炉燃烧系统NOx的排放模型。本文以支持向量回归机为基础,利用最小二乘支持向量机和最近一种新的寻优算法——万有引力搜寻算法,进行综合建模。此模型较好的实现了对电厂锅炉NOx浓度排放量的预测,并与最小二乘支持向量机结合遗传算法的综合建模方法进行了实验对比,对比结果表明,在建模中万有引力搜寻算法比遗传算法能够找到更好的未知参数,使得所建模型具有更高的预测能力和泛化能力。
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