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运用在线序列极限学习机算法(OS-ELM),以锅炉为例,针对历史数据和运行数据进行训练得到燃烧热效率预测模型和氮氧化物(NOx)排放浓度预测模型。利用混沌粒子群算法(CPSO)对模型参数进行寻优求解。通过对比燃烧系统实际采样值和预测模型的预测值获知,提出的方法实现高效率与低污染之间的最优平衡。
基于OS-ELM算法的燃烧系统建模研究
【摘 要】
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运用在线序列极限学习机算法(OS-ELM),以锅炉为例,针对历史数据和运行数据进行训练得到燃烧热效率预测模型和氮氧化物(NOx)排放浓度预测模型。利用混沌粒子群算法(CPSO)对模型参数进行寻优求解。通过对比燃烧系统实际采样值和预测模型的预测值获知,提出的方法实现高效率与低污染之间的最优平衡。
【机 构】
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辽宁工程职业学院
【出 处】
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电动工具
【发表日期】
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2021年2期
【基金项目】
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辽宁省教育厅科学研究经费项目(LGZY2019003)。
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