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;
