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| 1 | LSSVM动态软测量模型在磨煤机一次风量预测方面的应用显示文摘针对磨煤机一次风量离线软预测模型难以满足机组变负荷要求的问题,建立了一种自适应修正预测模型参数的LSSVM动态软测量模型.以总的预报误差大小作为阈值来实时更新模型参数,该阈值无需人为参与设定,且能够根据负荷变化自适应改变,并采用网格搜索结合粒子群寻优算法得到LSSVM动态软测量模型中的2个最优参数,应用电厂实际运行数据建立软测量模型并对一次风量动态预测.结果表明:所建立的LSSVM动态软测量模型正确合理、预测精度高(相对误差波动小于1.5%)、实时性好,能很好地实现磨煤机一次风量的实时预测和估计,为磨煤机一次风量的在线监测提供数据支持. | 杨耀权 张新胜 | 2016 | 动力工程学报2016，36，3： | 11 |
| 2 | 基于互信息和PSO-LSSVM的脱硝反应器入口NO_x浓度预测显示文摘针对火电机组烟气排放连续监测系统对NO_x气体测量滞后的问题,将互信息变量选择和通过粒子群算法优化参数的最小二乘支持向量机模型相结合,建立了脱硝反应器入口NO_x浓度的预测模型。影响NO_x生成的数据类型繁多,变量之间存在很强的耦合性,而使用互信息对变量进行筛选,在考虑到主导变量与辅助变量间最大的相关性的同时,降低了选取的辅助变量间的冗余性。将互信息法筛选出来的辅助变量作为PSO-LSSVM模型的输入,经Matlab仿真模拟,并将此模型与未经互信息进行变量筛选的PSO-LSSVM模型进行比较,表明该模型可以较好地实现对火电机组脱硝反应器入口NO_x浓度的预估,同时为得到SCR脱硝反应器的最佳喷氨量打下了良好的基础。 | 刘延泉 杨堃 王如蓓 | 2018 | 电力科学与工程2018，34，9： | 9 |
| 3 | 仿沙蚁神经处理机制的偏振光导航方法研究显示文摘单点偏振光导航方法只能检测部分天空区域的大气偏振模式,所获取的导航信息依赖于观测位置,具有一定的局限性。通过模仿沙蚁感知偏振光并解析航向信息的3个层次,即小眼阵列对偏振信息的接收、POL-神经元的信息响应以及大脑神经元的航向计算,设计了一种仿沙蚁神经处理机制的偏振光导航信号处理模型,实现了全天域大气偏振模式的E-矢量分布与航向信息之间的映射。开展了模仿沙蚁导航行为的仿真实验,结果表明,该模型验证了沙蚁感知偏振光并解析航向角的信号处理机制,为偏振光导航传感器的设计提供了新的思路。 | 胡良梅 高丽娟 范之国 陈子民 张阳阳 | 2013 | 电子测量与仪器学报2013，27，8： | 3 |
| 4 | 基于KPCA和LSSVM的脱硝反应器入口NO_x质量浓度的软测量显示文摘针对燃煤电厂SCR脱硝反应器入口NO_x质量浓度测量的不准确问题,提出了基于KPCA(核主元分析)和LSSVM(最小二乘支持向量机)的脱硝反应器入口NO_x质量浓度的软测量方法。首先对KPCA的输入样本进行了多函数样本优化,减小了样本冗余,然后经KPCA对样本数据进行了降维处理,再利用LSSVM对提取出的主元进行训练,建立了系统的软测量模型。由仿真结果可以看出,最后得到的测量对象预测值与实测值的总体误差较小,该方法有助于解决脱硝反应器入口NO_x质量浓度的准确测量问题。 | 赵建军 王广龙 郝兆平 | 2016 | 内蒙古电力技术2016，34，1： | 2 |
| 5 | 基于多变量状态估计的磨煤机一次风量故障预警仿真显示文摘磨煤机一次风量在磨煤机正常运行、机组稳定燃烧、风煤配比过程中起关键调节作用。磨煤机一次风量测量一般采用差压式测量原理,在机组运行过程中容易发生积灰,导致一次风量测量不准,影响机组正常燃烧。分散控制系统报警功能主要是基于上下限的故障报警且各个变量之间没有相互关联,导致故障较为严重时才进行报警。基于此,采用多变量状态估计建立磨煤机一次风量故障预警模型,采用相似度函数建立多变量状态估计的估计矩阵,从而动态更新估计矩阵以便适用于机组的各种工况。基于一次风量的故障预警采用趋势变化进行提前判断,能提醒运行和热控人员提前进行干预解决,从而保证磨煤机和机组的安全、稳定运行。 | 常永亮 | 2021 | 山西电力2021，，3： | 1 |
| 6 | 基于成员相似性的集成极端学习机显示文摘为了增大各成员间的差异度以改善集成系统的性能,提出了一种基于成员间相似性选择的集成极端学习机(ELM)。首先,筛选出分类性能较高的备选极端学习机;其次,根据成员间的相似性运用微粒群算法(PSO)进一步选出最优的集成成员集合。通过选出相似度低的极端学习机来提高集成成员间差异度,从而有效提高集成系统的分类能力。选出的成员学习机在不同的集成规则下都具有良好性能。在四个UCI数据集上的实验结果表明,与经典的集成极端学习机相比,基于成员相似性选择的集成极端学习机具有更优的泛化性能和稳定性。 | 叶松林 韩飞 赵敏汝 | 2014 | 计算机应用2014，34，4： | 1 |
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