基于PSO-LSSVM算法的工業廢氣凈化裝置電源參數預測模型
更新時間：2016-05-16 16:06
來源：環境工程學報
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摘要:
為提高工業廢氣去除率與凈化效率,針對傳統凈化裝置中高頻高壓電源的輸出電壓幅值、頻率參數不能隨廢氣種類、流量和濃度進行在線調整而造成電能利用率降低的問題,提出一種基于PSO-LSSVM多元回歸預測算法的工業廢氣凈化裝置電源參數預測模型。根據電源參數及其影響因素,將采集到的歷史數據樣本分為建模數據樣本和實驗數據樣本,對廢氣凈化裝置的有關參數優化協調設置。為克服最小二乘支持向量機(LSSVM)對人為經驗選擇學習參數的依賴問題,采用粒子群優化算法(PSO)確定懲罰因子C和核函數參數σ2。結果表明,基于PSO-LSSVM的電源參數預測模型具有較高的精確度,可以真實反映電源參數隨廢氣形式的變化。
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