摘要：本發明屬于熱工技術和人工智能交叉技術領域，涉及一種鍋爐燃燒優化的變量降維建模方法。本發明選擇擾動變量DV（Disturbance?Variables）和控制變量MV（Manipulated?Variables）作為模型的輔助變量，要預測的被控變量CV（Controlled?Variables）作為模型的輸出，選擇歷史運行數據作為初始訓練樣本，利用主成分分析（Principal?Component?Analysis）對模型的擾動變量DV進行特征提取，實現輸入變量的降維，將提取的特征變量與控制變量MV一同作為模型的輸入，利用LSSVM（Least?Squares?Support?Vector?Machine）建立鍋爐的被控變量模型。本發明通過對輸入變量的降維，可以有效地提高模型的預測精度和泛化能力，能夠實現對被控變量的精確預測，對電站鍋爐的燃燒優化控制有重要的意義。
- 專利類型發明專利
- 申請人華北電力大學;
- 發明人呂游;楊婷婷;劉吉臻;
- 地址102206 北京市昌平區回龍觀鎮華北電力大學
- 申請號CN201510198128.8
- 申請時間2015年04月23日
- 申請公布號CN104807039A
- 申請公布時間2015年07月29日
- 分類號F23N5/00(2006.01)I;
教育裝備采購網在線客服
京公網安備11010802043465號
