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生物质气化过；陧是具有弱随机性的物理化学过程，针对其工艺特点本文提出一种基于集成预测和改进模糊的控制算法。外环采用基于SVM的AdaBoost集成学习方法，预测温度变化趋势；内环采用了遗传模糊算法，将预测结果和含氧量反馈值作为输入，在稳定炉顶层温度和降低含氧量这对矛盾之间，寻求最优鼓风机的输出，对一次风进风量进行调节。仿真和现场运行数据证明了方法够满足气化炉的工艺要求和控制目标。