基于混合鸡群算法和核极端学习机的锅炉NOx排放的预测

来源：计量学报杂志2019年第5期北京时间：

作者：牛培峰,丁翔,刘楠,常玲芳,张先臣

单位：燕山大学 电气工程学院, 河北 秦皇岛 066004

摘要：以某300MW亚临界循环流化床锅炉为研究对象,对锅炉的NOx排放量进行预测。利用模拟退火混合鸡群算法(SACSO)和核极端学习机(KELM)对不同工况下NOx的排放量进行建模;对比了差分进化算法,粒子群算法和原始鸡群算法,证明了改进后算法的优越性;之后,又对传统BP算法,支持向量机,极端学习机和核极端学习机模型进行对比;最终确定的SACSO-KELM模型具有更高的预测精度和稳定性以及更好的泛化能力,可选择将此模型用于锅炉NOx排放的建模预测。

关键词：计量学; 氮氧化物排放; 循环流化床锅炉; 模拟退火算法; 鸡群算法; 支持向量机; 核极端学习机

基金资助：国家自然科学基金(61573306, 61403331)