基于集成深度玻尔兹曼机和最小二乘支持向量回归的燃烧过程NO<sub><i>x</i></sub>预测算法
来源：动力工程学报杂志2016年第8期北京时间：
作者：李楠, 卢钢, 李新利, 闫勇,
摘要：通过研究燃烧过程中的火焰自由基图像与NOx排放之间的关系，提出了集成深度玻尔兹曼机和最小二乘支持向量回归的NOx预测算法.首先采用深度玻尔兹曼机对4类火焰自由基图像（OH*、CN*、CH*和C2*）进行自动图像特征学习，然后用最小二乘支持向量回归来拟合图像特征与NOx排放量之间的关系，进而对NOx排放量进行预测.结果表明：NOx排放预测值与NOx排放参考值具有一致性；与已有的基于图像的NOx预测算法相比，所提方法在预测精度方面具有明显的优势.
关键词：火焰自由基图像,深度玻尔兹曼机,最小二乘支持向量回归,NOx预测,
