基于多目标LSSVM回归的火电厂烟气含氧量软测量

来源：计算机测量与控制杂志2014年第10期北京时间：

作者：周霞,柳善建

摘要：为了提高基于LSSVM的软测量模型的可信度,提出将平均拟合误差、平均预测误差与最大预测误差作为模型参数优化的3个目标,并根据两个预测误差目标之间的差值来设置模型参数选择的偏好；基于某电厂600 MW超临界机组运行时采集的数据,对烟气含氧量进行的建模仿真结果表明:根据偏好选择LSSVM的正则化参数γ与核函数宽度σ可以同时兼顾模型的拟合能力与预测能力,并确保模型的最大预测误差小于一定的上限,从而能够提高模型的可信度；在此基础上,对γ与σ值变化的仿真试验进一步验证了综合考虑上述3个目标来进行模型参数优化选择的合理性。

关键词：软测量;拟合误差;预测误差;烟气含氧量

基金资助：国家自然科学基金项目(51306082)。