共 6 条
- [5] Least squares support vector machine classifiers[J]. NEURAL PROCESSING LETTERS, 1999, 9 (03) : 293 - 300Suykens, JAKVandewalle, J
基于PSO-LSSVM的双压凝汽器真空建模
被引：2
|作者：
吴伟
冯林魁
王平
赵凯
机构：
[1] 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
来源：
关键词：
最小二乘支持向量机;
粒子群优化算法;
双压凝汽器;
凝汽器真空;
D O I：
10.16576/j.cnki.1007-4414.2021.04.037
中图分类号：
TM621 [火力发电厂、热电站];
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
凝汽器真空状态反映了凝汽器的工作运行状态,是保证火力发电机组安全运行的重要参数。文中结合凝汽器的工作原理,建立了基于PSO-LSSVM的凝汽器真空预测模型,并对某1 000MW超临界机组的双压凝汽器真空进行预测,同时将预测结果与PSO-BP模型和PSO-Elman模型进行了对比。结果表明,使用的PSO-LSSVM模型具有更高的精度和更快的收敛速度,为机组的性能诊断、参数寻优提供了依据理论,具有一定的工程应用价值。
引用
收藏
页码：128 / 130
页数：3
相关论文