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基于GSA-LSSVM的循环流化床锅炉飞灰含碳量预测被引量：6: 2016年; 为了控制循环流化床锅炉飞灰含碳量,提高锅炉燃烧效率。以某电厂循环流化床锅炉燃烧数据为样本,应用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立了以锅炉运行参数为输入量,以锅炉飞灰含碳量为输出的模型。由于最小二乘支持向量机的参数决定了模型精度及泛化能力,将万有引力搜索算法(GSA)运用到模型参数寻优过程中,得到了飞灰含碳量最优模型GSA-LSSVM;并利用不同工况下的样本数据检验了模型的预测性能,并将该模型分别与粒子群(PSO)和遗传算法(GA)优化的LSSVM模型进行比较,仿真实验证明GSALSSVM模型具有很好的辨识能力及泛化能力。; 麻红波余瑞锋倪艳红张彬; 关键词：最小二乘支持向量机飞灰含碳量

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张彬