IGSA-LSSVM软测量模型预测燃煤锅炉NOx排放量

来源：计量学报杂志2018年第3期北京时间：

作者：丁知平,刘超,牛培峰

单位：清远职业技术学院 信息技术与创意设计学院, 广东 清远 511510

摘要：提出一种基于改进引力优化算法(IGSA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的软测量模型(IGSA-LSSVM)以精确测量煤粉锅炉NOx排放量。首先,针对引力搜索算法易陷入局部最小、全局优化能力差的问题,提出了一种改进的引力搜索算法,利用网格算法初始化种群,基于适应度值自适应递减惯性权重更新质点位置以提高全局优化性能;然后,采用IGSA优化选择LSSVM的超参数以改善模型的预测精度和泛化能力;最后,以330 MW燃煤锅炉为研究对象,建立IGSA-LSSVM的NOx软测量模型,仿真结果表明该软测量模型具有更高的预测精度和泛化能力,能有效测量NOx排放量。

关键词：计量学; 氮氧化物排放量; 引力优化算法; 最小二乘支持向量机; 软测量; 燃煤锅炉

基金资助：国家自然科学基金(61403331,61573306); 清远市科技计划项目（2016B002）; 广东省高等学校优秀青年教师培养对象项目