基于最小二乘支持向量机的改进型在线NOx预测模型

丁续达; 金秀章; 张 扬

doi:10.19666/j.rlfd.201803023

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基于最小二乘支持向量机的改进型在线NOx预测模型

热力发电 2019年第2期

热能科学研究 | 更新时间：2025-09-28

- 基于最小二乘支持向量机的改进型在线NOx预测模型
- An improved online NOx prediction model based on LSSVM
- 作者机构：
  
  华北电力大学控制与计算机工程学院,河北,保定,071003
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19666/j.rlfd.201803023
  中图分类号： TK313
- 网络出版：2019-01-05，
  
  纸质出版：2019
- 稿件说明：
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丁续达, 金秀章, 张扬. 基于最小二乘支持向量机的改进型在线NOx预测模型[J]. 热力发电, 2019,(2).

DING Xuda, JIN Xiuzhang, ZHANG Yang. An improved online NOx prediction model based on LSSVM[J]. Thermal Power Generation, 2019, (2).
丁续达, 金秀章, 张扬. 基于最小二乘支持向量机的改进型在线NOx预测模型[J]. 热力发电, 2019,(2). DOI： 10.19666/j.rlfd.201803023.

DING Xuda, JIN Xiuzhang, ZHANG Yang. An improved online NOx prediction model based on LSSVM[J]. Thermal Power Generation, 2019, (2). DOI： 10.19666/j.rlfd.201803023.

摘要

本文提出了一种基于预测误差的在线更新最小二乘支持向量机（LSSVM）的NOx预测模型。LSSVM模型以预测精度作为在线更新的目标，在保证预测精度的前提下，选取影响NOx排放的输入参数，模型输入数据的更新由总体误差决定，并由个体样本的误差指导数据选取，克服了原在线更新LSSVM模型中的单步更新计算量随时间增加、更新算法参数选取困难等问题。利用模拟实验和电厂分布式控制系统（DCS）实际数据对本文提出算法模型和原算法模型进行仿真，结果表明本文提出模型预测精度和计算速度均能够达到现场运用的要求。与原算法模型相比，在保持相同精度的前提下，计算速度是原算法模型的3.24倍，使用方法更简单，更适合现场使用。

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