【摘 要】
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提出了一种基于压缩感知(CS)和最小二乘支持向量机(LSSVM)构成的压缩感知最小二乘支持向量机(CS-LSSVM)软测量模型,用于预测烟气中的NOx质量浓度。利用压缩感知理论中的最小
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFB0600701)~~
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提出了一种基于压缩感知(CS)和最小二乘支持向量机(LSSVM)构成的压缩感知最小二乘支持向量机(CS-LSSVM)软测量模型,用于预测烟气中的NOx质量浓度。利用压缩感知理论中的最小二乘匹配追踪算法(LS-OMP)对LSSVM在建模过程中的映射矩阵进行压缩,采用压缩后的稀疏映射矩阵直接建立CS-LSSVM软测量模型。与传统LSSVM模型相比,本模型通过稀疏映射矩阵,降低了运算成本的同时提高了模型的计算速度;与传统稀疏化LSSVM(Sparse-LSSVM)模型相比,LSSVM模型仍需要在建模后不断稀疏新输入的支持向量,本文CS-LSSVM模型仅通过在建模过程中一次性压缩,降低了运算成本的同时提高了软测量精度,将该模型用于电厂燃煤锅炉NOx排放的软测量中,现场数据仿真结果表明,用本文提出的方法以50%的支持向量就能达到很好的表现能力,为现场NOx的在线软测量提供了数据支持。
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