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采用具有良好泛化能力的回归型支持向量机(SVR)对CFB锅炉的烟气含氧量进行预测,通过对450 t/h CFB锅炉的实测数据进行了实验研究。实验结果表明:基于SVM的烟气含氧量预测模型具有较好的学习能力和泛化能力,相对于受到多种干扰的氧量测量数据来说,具有较高的预测精度,对CFB锅炉的优化运行和推断控制具有参考价值。