关键词：燃煤锅炉；最小二乘支持向量机；改进粒子群算法；NOX排放浓度
摘 要：为了提高燃煤锅炉NOX排放浓度预测的准确度,更好地进行氮氧化物的污染监测,提出了一种结合最小二乘支持向量机(Least squares support vector machines,LSSVM)和改进的粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)的预测方法。依据LSSVM预测原理及其参数选择的不确定性,采用一种改进的PSO优化算法对模型参数进行寻优,建立锅炉燃烧NOX排放特性模型,并与另两种方法结果进行比较。结果表明:LSSVM是一种有效的建模方法,有较高的拟合度;改进的PSO与LSSVM结合可改善模型的预测精度和泛化能力,在NOX排放浓度预测方面明显优于...
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