| 基于即时学习策略的火电厂烟气含氧量软测量 |
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| 引用本文： | 张炎欣,张航,王伟.基于即时学习策略的火电厂烟气含氧量软测量[J].装备制造技术,2010(4):47-51. |
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| 作者姓名： | 张炎欣 张航 王伟 |
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| 作者单位： | 中南大学信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083 |
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| 基金项目： | 湖南省科学技术与科技计划，湖南省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 针对电厂烟气含氧量难以进行有效预测的问题,从提高烟气含氧量预测模型在线自适应能力的角度出发,提出一种基于即时学习策略的改进支持向量机建模方法,并基于电厂实际运行数据进行了仿真研究。仿真实验表明,与标准BP神经网络和支持向量机等建模方法的比较,本算法具有更好的预测性能,虽然计算开销有所增加,但能够满足锅炉燃烧过程烟气含氧量预测的实时性要求。
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| 关 键 词： | 烟气含氧量 在线自适应 即时学习 改进支持向量机 |
Soft-sensing of Flue Gas Oxygen Content of Power Plant based on Just-in-time Learning |
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| Authors: | ZHANG Yan-xin ZHANG Hang WANG Wei |
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