【摘 要】
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借助锅炉燃烧特性试验结果，建立了基于支持向量回归的大型电站锅炉飞灰含碳量模型。经过训练和校验，并与神经网络模型进行对比，结果表明：SVR模型更加适合于实炉测试工况较少的小
【机 构】
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东南大学能源与环境学院,沈阳工程学院动力工程系
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借助锅炉燃烧特性试验结果，建立了基于支持向量回归的大型电站锅炉飞灰含碳量模型。经过训练和校验，并与神经网络模型进行对比，结果表明：SVR模型更加适合于实炉测试工况较少的小样本学习，而且其精度能够满足工程的实际要求，能够较为准确的对不同工况下的电站锅炉飞灰含碳量进行预测。在获得该模型的基础上，结合全局寻优的遗传算法，以锅炉的运行调节参数为优化目标函数的自变量，对飞灰含碳量排放进行寻优，并获得了具体工况下的最佳操作参数。
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