论文摘要
在热电厂脱硫过程中,pH值直接影响脱硫的效率,若pH测量仪器受到环境的影响被破坏,会给生产造成巨大的损失。为了降低这种损失,采用改进的孪生支持向量机回归模型对pH值进行预测,首先将粒子群算法的权值和学习因子进行改进,然后用改进之后的粒子群算法对孪生支持向量机回归模型的惩罚参数和核函数的参数等进行寻优,再将最优的参数代入孪生支持向量机预测模型中,最后用MATLAB工具箱对pH值历史数据进行仿真,并与未改进的孪生支持向量机和BP神经网络预测技术进行比较。结果表明:该方法对脱硫系统中pH值的预测精度高,平均相对误差比未改进的孪生支持向量机和BP神经网络的预测结果小,能够显著改善脱硫装置的效率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 程换新,黄震,骆晓玲
关键词: 粒子群算法,孪生支持向量机,神经网络
来源: 青岛科技大学学报(自然科学版) 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 环境科学与资源利用,动力工程,电力工业,自动化技术
单位: 青岛科技大学自动化与电子工程学院
基金: 国家海洋局重大专项项目(2016496)
分类号: TP18;TM621;X773
DOI: 10.16351/j.1672-6987.2019.05.015
页码: 101-106
总页数: 6
文件大小: 1125K
下载量: 81
相关论文文献
- [1].基于人工鱼群算法的孪生支持向量机[J]. 智能系统学报 2019(06)
- [2].基于改进支持向量机的温室大棚温度预测[J]. 科技创新与应用 2020(10)
- [3].结构化支持向量机研究综述[J]. 计算机工程与应用 2020(17)
- [4].支持向量机理论及应用[J]. 科学技术创新 2019(02)
- [5].加权间隔结构化支持向量机目标跟踪算法[J]. 中国图象图形学报 2017(09)
- [6].多分类孪生支持向量机研究进展[J]. 软件学报 2018(01)
- [7].模糊型支持向量机及其在入侵检测中的应用[J]. 科技创新与应用 2018(11)
- [8].从支持向量机到非平行支持向量机[J]. 运筹学学报 2018(02)
- [9].支持向量机的基本理论和研究进展[J]. 长江大学学报(自科版) 2018(17)
- [10].孪生支持向量机综述[J]. 计算机科学 2018(11)
- [11].一种新的基于类内不平衡数据学习支持向量机算法[J]. 科技通报 2017(09)
- [12].分段熵光滑支持向量机性能研究[J]. 计算机工程与设计 2015(08)
- [13].有向无环图-双支持向量机的多类分类方法[J]. 计算机应用与软件 2015(11)
- [14].基于支持向量机的股票价格预测模型研究与应用[J]. 课程教育研究 2016(28)
- [15].灰狼优化的混合参数多分类孪生支持向量机[J]. 计算机科学与探索 2020(04)
- [16].基于属性约简—光滑支持向量机的中小企业信息化评价研究[J]. 软件工程 2020(07)
- [17].基于稀疏孪生支持向量机的人脸识别[J]. 信息技术 2020(07)
- [18].基于总类内分布的松弛约束双支持向量机[J]. 济南大学学报(自然科学版) 2018(04)
- [19].基于多分类支持向量机的评估模型研究[J]. 数学的实践与认识 2017(01)
- [20].改进的支持向量机在微博热点话题预测中的应用[J]. 现代情报 2017(03)
- [21].多核在线支持向量机算法研究及应用[J]. 宜宾学院学报 2017(06)
- [22].基于改进遗传算法的支持向量机参数优化方法[J]. 计算机与现代化 2015(03)
- [23].一种层次粒度支持向量机算法[J]. 小型微型计算机系统 2015(08)
- [24].自训练半监督加权球结构支持向量机多分类方法[J]. 重庆邮电大学学报(自然科学版) 2014(03)
- [25].四类基于支持向量机的多类分类器的性能比较[J]. 聊城大学学报(自然科学版) 2014(03)
- [26].一种模糊加权的孪生支持向量机算法[J]. 计算机工程与应用 2013(04)
- [27].一种采用粗糙集和遗传算法的支持向量机[J]. 山西师范大学学报(自然科学版) 2013(01)
- [28].基于在线支持向量机的无人机航路规划技术[J]. 电光与控制 2013(05)
- [29].贪婪支持向量机的分析及应用[J]. 计算机工程与应用 2012(24)
- [30].一种改进的双支持向量机[J]. 辽宁石油化工大学学报 2012(04)