基于距离学习粒子群算法的NO<sub><i>x</i></sub>减排优化
来源：动力工程学报杂志2016年第5期北京时间：
作者：李庆伟, 陈慧枫, 姚桂焕,
摘要：研究了燃烧优化降低NOx排放量的方法,介绍了3类NOx的生成机理,利用集成支持向量机建立NOx排放预测模型,并利用粒子群算法优化NOx排放.为了有效克服粒子群的早熟问题,提出了带系数的距离学习粒子群算法.将所提方法应用于某电厂的NOx减排优化中,并与其他方法进行对比.结果表明:集成支持向量机可以有效提高预测结果的准确性,改进的优化算法可以使NOx排放量更低,搜索结果也更加稳定.
关键词：NOx,支持向量机,粒子群,燃烧优化,
