摘要:本发明属于热工技术和人工智能交叉技术领域,涉及一种锅炉燃烧优化的变量降维建模方法。本发明选择扰动变量DV(Disturbance?Variables)和控制变量MV(Manipulated?Variables)作为模型的辅助变量,要预测的被控变量CV(Controlled?Variables)作为模型的输出,选择历史运行数据作为初始训练样本,利用主成分分析(Principal?Component?Analysis)对模型的扰动变量DV进行特征提取,实现输入变量的降维,将提取的特征变量与控制变量MV一同作为模型的输入,利用LSSVM(Least?Squares?Support?Vector?Machine)建立锅炉的被控变量模型。本发明通过对输入变量的降维,可以有效地提高模型的预测精度和泛化能力,能够实现对被控变量的精确预测,对电站锅炉的燃烧优化控制有重要的意义。
- 专利类型发明专利
- 申请人华北电力大学;
- 发明人吕游;杨婷婷;刘吉臻;
- 地址102206 北京市昌平区回龙观镇华北电力大学
- 申请号CN201510198128.8
- 申请时间2015年04月23日
- 申请公布号CN104807039A
- 申请公布时间2015年07月29日
- 分类号F23N5/00(2006.01)I;