国内刊号:11-1864/TB
国际刊号:1000-1158
发布日期:
作者:牛培峰,苗孔号,尚士新,常玲芳,张先臣
单位:燕山大学 电气工程学院,河北 秦皇岛066004
关键词:计量学;NOx排放;质量浓度;樽海鞘算法;快速学习网
基金:国家自然科学基金(61573306)
为了建立高效的NOx排放质量浓度预测模型,以某330 MW的煤粉锅炉为研究对象,利用自适应樽海鞘算法(ASSA)优化快速学习网(FLN)建立预测模型。首先用8个基准测试函数检测ASSA的性能并与其它3种算法进行对比,结果显示ASSA算法的收敛速度更快,寻优结果更好;将该模型与差分进化算法(DE)、粒子群算法(PSO)和樽海鞘算法(SSA)优化的快速学习网进行比较,结果表明ASSA-FLN模型具有更好的预测精度和泛化能力,可有效准确地预测煤粉炉的NOx排放质量浓度。
来源:2020年第9期
《计量学报》期刊编辑部