【摘 要】
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本文以复杂热力系统的建模研究为主线，重点研究了偏最小二乘回归和支持向量机回归这两种基于数据驱动的建模技术，提出了一种改进的显著误差检测与校正方法;并针对电站机组运行中存在的问题，分别建立了基于PLS回归的主蒸汽流量在线测量模型和基于LS-SVM的中间点温度数学模型。针对网格搜索法选择LS-SVM参数存在的不足，将粒子群算法用于LS-SVM模型参数的选取。研究结果表明:PLS方法对多重性问题处理效果
【机 构】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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本文以复杂热力系统的建模研究为主线，重点研究了偏最小二乘回归和支持向量机回归这两种基于数据驱动的建模技术，提出了一种改进的显著误差检测与校正方法;并针对电站机组运行中存在的问题，分别建立了基于PLS回归的主蒸汽流量在线测量模型和基于LS-SVM的中间点温度数学模型。针对网格搜索法选择LS-SVM参数存在的不足，将粒子群算法用于LS-SVM模型参数的选取。研究结果表明:PLS方法对多重性问题处理效果较好，但是对非线性强的问题处理能力偏弱，而PSO-LS-SVM方法能够较好地解决非线性问题的建模，并且模型运算速度快、模型精度高。
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