【摘 要】
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近年来，随着节能减排越来越受到关注，燃煤电站锅炉燃烧优化课题得到了广泛的研究，而电站锅炉燃烧特性建模是燃烧优化课题研究的基础和关键。文中采用混合核函数构造最小二乘支持
【机 构】
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华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室
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近年来，随着节能减排越来越受到关注，燃煤电站锅炉燃烧优化课题得到了广泛的研究，而电站锅炉燃烧特性建模是燃烧优化课题研究的基础和关键。文中采用混合核函数构造最小二乘支持向量机（LS—SVM），为了提高该支持向量机回归模型的精度，通过自适应交叉和变异的改进型遗传算法对模型参数进行全局寻优。计算结果表明，根据本文方法建立的燃烧模型很简洁，精度较高，只需要应用少量的训练样本就能比较精确的预测锅炉的燃烧特性，具有较显著的工程应用价值。
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