【摘 要】
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针对电站锅炉效率难以准确测定问题,依据机器学习理论,采用数据驱动建模方法建立锅炉效率预测模型。分类回归树(CART)算法通过数据分析选取对锅炉效率影响显著的相关变量。然
【基金项目】
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国家自然科学基金(61503072,51606035),吉林省自然科学基金(20190201095JC,20190201098JC)
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针对电站锅炉效率难以准确测定问题,依据机器学习理论,采用数据驱动建模方法建立锅炉效率预测模型。分类回归树(CART)算法通过数据分析选取对锅炉效率影响显著的相关变量。然后,K最近邻(KNN)分类器对相关变量的样本进行分类,区分不同工况生产数据。根据不同工况数据,设计了一种基于差分进化算法(DE)的最小二乘支持向量机(LSSVM)建立数据驱动模型(DDMMF),DE动态优化LSSVM的参数以提高模型精度。最后,对预测模型进行动态修正进一步提高预测精度。基于实际生产数据的实验结果表明,该模型能够准确预测锅炉燃
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