摘要：精準(zhǔn)可靠地預(yù)測鍋爐NO x 排放量對電站鍋爐低氮運(yùn)行有著重要意義,為了提升模型的預(yù)測效果,提出一種基于鯨魚優(yōu)化算法-最小二乘支持向量機(jī)(WOA-LSSVM)的鍋爐NO x 排放量預(yù)測建模方法。首先歸一化處理初始樣本數(shù)據(jù),然后通過WOA算法對LSSVM中的核函數(shù)寬度和懲罰因子兩個參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)求解,建立WOA-LSSVM黑箱模型,最終得到模型輸出,同時將采用果蠅優(yōu)化算法(FOA)、粒子群優(yōu)化算法(PSO)優(yōu)化參數(shù)建立的LSSVM預(yù)測模型和單一LSSVM預(yù)測模型作為對比研究。仿真結(jié)果表明,采用WOA優(yōu)化的LSSVM模型在NO x 排放量預(yù)測方面明顯優(yōu)于其他選定模型,具有穩(wěn)定且較高精度的仿真性能。
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