【摘 要】
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为了提高煤质发热量的预测精度,提出了基于参数自适应粒子群(PSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)算法的煤质发热量预测方法:建立LSSVM煤质发热量预测模型,通过参数自适应PSO算
【机 构】
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广东电网有限责任公司佛山供电局,广东电网有限责任公司电力科学研究院,华北电力大学自动化系
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(12MS118)
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为了提高煤质发热量的预测精度,提出了基于参数自适应粒子群(PSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)算法的煤质发热量预测方法:建立LSSVM煤质发热量预测模型,通过参数自适应PSO算法优化LSSVM模型参数。使用测试数据对煤质发热量的预测效果进行了仿真比较。结果表明,基于参数自适应PSO-LSSVM发热量预测模型能够准确预测发热量的变化,且较参数自适应PSO-BP神经网络、基本PSO-LSSVM以及GA-LSSVM模型运算速度快,预测精度高,利于工程应用。
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