作者：牛培峰; 丁翔; 刘楠; 常玲芳; 张先臣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
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。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
