基于最小二乘支持向量机和PSO算法的电厂烟气含氧量软测量

王宏志; 陈帅; 侍洪波

doi:10.19666/j.rlfd.2008.03.009

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基于最小二乘支持向量机和PSO算法的电厂烟气含氧量软测量

热力发电 2008年第3期页码：35-38

基础研究 | 更新时间：2025-09-28

- 基于最小二乘支持向量机和PSO算法的电厂烟气含氧量软测量
- SOFT MEASUREMENT OF OXYGEN CONTENT IN FLUE GAS BASED ON LEAST SQUARE SUPPORT VECTOR MACHINE AND PSO ALGORITHM
- 作者机构：
  
  1. 巨能电力集团
  2. 华东理工大学
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19666/j.rlfd.2008.03.009
  中图分类号： TM621
- 纸质出版：2008
- 稿件说明：
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王宏志, 陈帅, 侍洪波. 基于最小二乘支持向量机和PSO算法的电厂烟气含氧量软测量[J]. 热力发电, 2008,(3):35-38.

WANG Hong-zhi1, CHEN Shuai2, CHI Hong-bo2 1.Shandong Shouguang Juneng Electric Power Group. SOFT MEASUREMENT OF OXYGEN CONTENT IN FLUE GAS BASED ON LEAST SQUARE SUPPORT VECTOR MACHINE AND PSO ALGORITHM[J]. Thermal Power Generation, 2008, (3): 35-38.
王宏志, 陈帅, 侍洪波. 基于最小二乘支持向量机和PSO算法的电厂烟气含氧量软测量[J]. 热力发电, 2008,(3):35-38. DOI： 10.19666/j.rlfd.2008.03.009.

WANG Hong-zhi1, CHEN Shuai2, CHI Hong-bo2 1.Shandong Shouguang Juneng Electric Power Group. SOFT MEASUREMENT OF OXYGEN CONTENT IN FLUE GAS BASED ON LEAST SQUARE SUPPORT VECTOR MACHINE AND PSO ALGORITHM[J]. Thermal Power Generation, 2008, (3): 35-38. DOI： 10.19666/j.rlfd.2008.03.009.

摘要

由于最小二乘支持向量机有2个必需确定的参数

多参数调节成为最小二乘支持向量机较难解决的问题。将粒子群算法应用在多参数优化中

解决了多参数优化问题。将这一结果应用在电厂烟气含氧量软测量中

取得了较好的效果。

Abstract

Because of the least square support vector machine (LS-SVM) has two parameters to be determined

the multi-parameter regulation becomes a more difficult problem to be solved by the LS-SVM. The particale stream organ(PSO) algorithm has been used in the multi-parameter optimization

solving the problem of multi-parameter optimization. This theoritical result has been used in the soft measurement of oxygen content in flue gas of thermal power plant

obtaining better effectiveness.

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