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陕西省自然科学基金(2013JM8029)

作品数:2 被引量:19H指数:2
相关作者:李琦梁炎明苏芳刘丁张鹏更多>>
相关机构:西安理工大学更多>>
发文基金:陕西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇预热器
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 2篇空气预热
  • 2篇空气预热器
  • 1篇单晶
  • 1篇单晶炉
  • 1篇遗传算法
  • 1篇支持向量机回...
  • 1篇自组织
  • 1篇自组织算法
  • 1篇模糊支持向量...
  • 1篇聚类
  • 1篇T-S模糊模...

机构

  • 2篇西安理工大学

作者

  • 2篇梁炎明
  • 2篇李琦
  • 1篇刘丁
  • 1篇焦尚彬
  • 1篇苏芳
  • 1篇张鹏

传媒

  • 1篇自动化学报
  • 1篇电子测量与仪...

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2013
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于模糊支持向量机的空气预热器温度预测被引量:8
2014年
空气预热器的温度检测对于火力发电机组的安全运行非常重要,提出利用模糊支持向量机回归算法,通过空气预热器历史温度信号与相关联的锅炉负荷信号建立空气预热器温度回归预测模型,对转子内部温度进行软测量。利用一种改进的模糊C均值聚类方法确定训练数据的样本权重,联立遗传算法与K折交叉验证方法优化模型的不敏感损失区域、惩罚因子和径向基核函数作用范围。通过某电厂600 MW机组的实验数据测试,提出的方法具有较高的准确度和泛化能力,较好的满足了提前检测空气预热器二次燃烧征兆的实际需求。
梁炎明张鹏李琦焦尚彬
关键词:空气预热器模糊支持向量机遗传算法
基于支持向量机回归的T-S模糊模型自组织算法及应用被引量:11
2013年
结合模糊聚类算法和支持向量机回归算法提出了一种新的T-S模糊模型自组织算法.该算法首先利用一种改进模糊聚类算法提取模糊规则和辨识前件参数,然后将T-S模糊模型后件变换为标准线性支持向量机回归模型,并利用支持向量机回归算法辨识后件参数.仿真结果表明,相比现有的自组织算法,本文提出的T-S模糊模型自组织算法在规则数较少的情况下,仍然具有较高的辨识精度和较好的泛化能力.最后,利用提出的T-S模糊模型自组织算法较好地建立了直拉硅单晶炉加热器和空气预热器的温度模型.
梁炎明苏芳李琦刘丁
关键词:支持向量机回归聚类单晶炉空气预热器
共1页<1>
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