【摘 要】
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为了直接反映可控边界参数与热耗率的映射关系,基于v-SVM建立了可控边界参数与热耗率的回归模型,选取与热耗率关联性强的可控边界参数作为输入参数,并应用灰色关联度模型进行
【机 构】
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华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室,保定,071003广东惠州天然气发电有限公司,惠州,516082;
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为了直接反映可控边界参数与热耗率的映射关系,基于v-SVM建立了可控边界参数与热耗率的回归模型,选取与热耗率关联性强的可控边界参数作为输入参数,并应用灰色关联度模型进行验证,详细地描述了基于Libsvm软件建立v-SVM回归模型的过程,并与BP神经网络模型进行对比.结果表明:在小样本情况下,v-SVM模型回归精度更高,具有更好的泛化能力;在输入参数小幅波动的情况下,v-SVM模型的输出结果基本稳定,具有很好的鲁棒性,满足实际应用的精度要求.
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