基于LS-SVM的煤气发生炉关键参数预测

【摘要】：根据煤气炉现场采集的数据,建立一种基于最小二乘向量机(LS-SVM)的预测模型,预测煤气炉关键参数炉出温度、CO2含量。模型以主要工艺参数作为影响因素,以炉出温度、CO2含量为影响对象,建立影响因素和影响对象之间的复杂非线性关系,构造煤气炉参数LS-SVM预测模型,再运用奇异值分解的方法辨识模型参数,最后将模型用于煤气炉参数预测。研究结果表明:该模型能及时跟踪炉况参数的变化,预测结果与实测值较吻合,准确度与处理速度都优于神经网络预测模型,实际预测误差小于2%,可用于煤气炉生产过程的现场操作指导。 【作者单位】： 韶关学院计算机科学学院;
【关键词】： 最小二乘向量机(LS-SVM) 参数预测 煤气发生炉
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61101134) 韶关市科技计划项目(韶科(管)[2010]-11)
【分类号】：TQ545
【正文快照】： 冶金、钢铁、化工等行业仍广泛采用煤气发生炉作为能源供给设备,因此,保证煤气发生炉的安全运行是十分重要的[1-2]。煤气发生炉生产过程是在炉内将一系列化学能、物理能转变为热能,并把炉料加热到反应温度,既要把物理能转变成热能,又要使原料之间发生物理和化学变化。因此,在

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