【摘 要】
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针对传统主蒸汽流量计算方法的不足，提出了一种新的主蒸汽流量预测方法，该方法综合了粗糙集理论与最小二乘支持向量回归算法的优点，利用ROSETTAV1．4．41研究实验平台中的遗传约简算
【机 构】
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秦皇岛职业技术学院机电工程系,燕山大学电气工程学院
【基金项目】
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河北省自然科学基金(F2010001318)
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针对传统主蒸汽流量计算方法的不足，提出了一种新的主蒸汽流量预测方法，该方法综合了粗糙集理论与最小二乘支持向量回归算法的优点，利用ROSETTAV1．4．41研究实验平台中的遗传约简算法对输入变量的属性进行约简，再利用最小二乘支持向量回归算法建立主蒸汽流量的预测模型。实验表明，与未经粗糙集理论处理过的BP神经网络、支持向量回归算法和最小二乘支持向量回归算法所建模型相比，该方法具有更好的预测精度和泛化能力，且建模速度显著提高。
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