典型文献
基于LS-CSO优化MWLS-SVM的SO2排放浓度软测量建模
文献摘要：
针对石灰石-石膏湿法烟气脱硫过程最小二乘支持向量机(LS-SVM)建模中存在的噪声和辅助变量差异性对模型的影响,提出一种混合加权最小二乘支持向量机(MWLS-SVM)的建模方法.该建模方法对辅助变量进行加权,以降低各辅助变量对模型的差异性影响,并采用样本局部异常因子,对模型经验风险项进行加权处理,以提高模型的逼近和泛化能力,同时提出一种局部搜索竞争粒子群(LS-CSO)算法优化MWLS-SVM模型参数和特征权重.分别采用直接加权最小二乘支持向量机(DWLS-SVM)、LS-SVM和MWLS-SVM三种方法对湿法烟气脱硫SO2排放浓度建立软测量模型,采用LS-CSO优化模型参数,实验结果表明MWLS-SVM模型在预测精度和泛化能力表现上明显优于LS-SVM和DWLS-SVM.
文献关键词：
最小二乘支持向量机;竞争粒子群;参数优化;特征加权;湿法烟气脱硫;SO2;排放模型
中图分类号：
作者姓名：
梁伟灿;周宾;王汗青
作者机构：
东南大学能源与环境学院 江苏 南京210000
文献出处：
引用格式：
[1]梁伟灿;周宾;王汗青-.基于LS-CSO优化MWLS-SVM的SO2排放浓度软测量建模)[J].计算机应用与软件,2022(05):60-67
A类：
MWLS,DWLS
B类：
CSO,SO2,排放浓度,软测量建模,石灰石,石膏湿法,湿法烟气脱硫,最小二乘支持向量机,辅助变量,混合加权,加权最小二乘,本局,局部异常因子,逼近,泛化能力,局部搜索,竞争粒子群,算法优化,特征权重,三种方法,软测量模型,能力表现,上明,特征加权,排放模型
AB值：
0.233756
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
