本文主要研究内容
作者甄成刚,刘怀远（2019）在《基于多模型聚类集成的锅炉烟气NO_x排放量预测模型》一文中研究指出：电站锅炉烟气NO_x排放量的预测控制对电站的经济效益和环境污染治理有重要影响。为了提高NO_x排放量预测模型的精度,本文提出了一种基于多模型聚类集成的锅炉烟气NO_x排放量建模方法。首先根据输出NO_x排放量的高低划分数据空间,通过基于相关性分析的变量权重和基于信息熵的分层聚类确定参与聚类的变量,然后利用提出的多模型聚类集成(VMSC)算法聚类得到各子空间的隶属度矩阵,最后采用融合隶属度的最小二乘法对各子空间的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型进行集成。仿真结果表明,通过集成模糊C均值聚类(FCM)和有监督的遗传算法-软模糊聚类(GA-SFCM)的VMSC算法提高了建模的精度,比单一模型的仿真性能更好。
Abstract
dian zhan guo lu yan qi NO_xpai fang liang de yu ce kong zhi dui dian zhan de jing ji xiao yi he huan jing wu ran zhi li you chong yao ying xiang 。wei le di gao NO_xpai fang liang yu ce mo xing de jing du ,ben wen di chu le yi chong ji yu duo mo xing ju lei ji cheng de guo lu yan qi NO_xpai fang liang jian mo fang fa 。shou xian gen ju shu chu NO_xpai fang liang de gao di hua fen shu ju kong jian ,tong guo ji yu xiang guan xing fen xi de bian liang quan chong he ji yu xin xi shang de fen ceng ju lei que ding can yu ju lei de bian liang ,ran hou li yong di chu de duo mo xing ju lei ji cheng (VMSC)suan fa ju lei de dao ge zi kong jian de li shu du ju zhen ,zui hou cai yong rong ge li shu du de zui xiao er cheng fa dui ge zi kong jian de zui xiao er cheng zhi chi xiang liang ji (LS-SVM)mo xing jin hang ji cheng 。fang zhen jie guo biao ming ,tong guo ji cheng mo hu Cjun zhi ju lei (FCM)he you jian du de wei chuan suan fa -ruan mo hu ju lei (GA-SFCM)de VMSCsuan fa di gao le jian mo de jing du ,bi chan yi mo xing de fang zhen xing neng geng hao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自热力发电的甄成刚,刘怀远，发表于刊物热力发电2019年04期论文，是一篇关于多模型论文,聚类集成论文,有监督模糊聚类论文,排放量论文,热力发电2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自热力发电2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：多模型论文; 聚类集成论文; 有监督模糊聚类论文; 排放量论文; 热力发电2019年04期论文;