【摘 要】
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为了更有效地预测凝汽器真空,提出改进果蝇算法(IFOA)优化支持向量机(SVM)的方法来建立凝汽器真空预测模型.将果蝇算法(FOA)中的固定步长值变为自适应调整步长,使得算法在迭
【机 构】
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南京工程学院能源与动力工程学院,江苏南京211167
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为了更有效地预测凝汽器真空,提出改进果蝇算法(IFOA)优化支持向量机(SVM)的方法来建立凝汽器真空预测模型.将果蝇算法(FOA)中的固定步长值变为自适应调整步长,使得算法在迭代后期具有较强的局部寻优能力,提高收敛精度,同时引入变异操作,避免了果蝇算法陷入局部最优.通过6种常用的基准函数仿真测试,结果证明了IFOA算法的有效性;以某660 MW机组为例,采用改进果蝇算法优化支持向量机(IFOASVM)对凝汽器真空进行预测,并与粒子群算法(PSO)优化支持向量机模型(PSOSVM)及FOA算法优化支持向量机模型(FOASVM)的凝汽器真空预测结果进行对比.实验结果表明:IFOASVM比另外两种模型的预测精度更高,泛化能力更强,能够实现对凝汽器真空的准确预测.
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