改进LS-SVM在直吹式制粉系统软测量建模中的应用

"该资源是一篇2011年的学术论文，主要研究的是火电厂双进双出钢球磨煤机直吹式制粉系统的软测量建模问题，利用改进的最小二乘支持向量机（LS-SVM）算法解决制粉出力难以直接测量的挑战。" 本文介绍了一个针对火电厂直吹式制粉系统的建模方法，该系统具有显著的延迟性和非线性特性，使得实时监测制粉出力变得困难。作者冯磊华、桂卫华和杨锋基于Suykens的最小二乘支持向量机稀疏化算法，提出了一个改进策略。他们不仅剔除了训练样本中的过大或过小值，还删除了变化率过大的数据点，以减少不良样本对模型的影响，同时简化了LS-SVM模型的复杂度。 最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machines, LS-SVM）是一种常用的机器学习模型，尤其适用于处理非线性问题。在原始算法的基础上，通过删除异常样本，可以提高模型的稳定性和准确性。论文中提到，经过改进的LS-SVM模型在建立双进双出钢球磨煤机直吹式制粉出力的软测量模型时，仿真结果表明均方误差降低了0.0119，达到0.0227，这意味着预测精度显著提升。此外，改进后的模型还表现出更快的收敛速度，这使得它更适用于实时在线学习和预测，这对于火电厂的运行管理和效率优化至关重要。 关键词涵盖了改进LS-SVM、双进双出钢球磨煤机、直吹式制粉系统、制粉出力以及软测量建模，强调了论文的核心内容。该论文的研究成果对于火电厂的自动化控制和能源效率提升具有实际应用价值，能够帮助工程师更好地理解和预测制粉系统的性能，从而实现更有效的控制策略。