汉(英)基于蚁群优化支持向量回归的燃煤电站锅炉NOx排放建模

从实际电厂的燃烧建模，训练和验证SVR模型以及两个神经网络模型。此外，提出了一种基于蚁群优化算法的广义参数C和高斯核参数G的选取方法，重点研究了SVR模型的预测精度和时间响应特性。结果表明，ACO优化算法能够自动获得SVR模型的最优参数C和G，具有很高的预测精度。通过与BPNN模型比较，SVR模型预测的NOx排放量与实测值吻合较好，与GRNN模型估计的NOx排放量相当。建立最优SVR模型的时间响应为分钟尺度，适用于燃煤电站锅炉NOx排放在线实时建模。