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基于支持向量回归的凝汽器清洁系数时间序列预测

关注热度: 1092来源:新能源学术论文 作者:王雷 徐治皋 司风琪
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【摘要】:分析了凝汽器水侧污垢形成的机理,得到凝汽器清洁系数随时间变化的基本规律。提出采用支持向量回归时间序列预测法来预测凝汽器清洁系数。简要介绍了支持向量回归的理论基础,建立了凝汽器清洁系数时间序列预测模型,利用某300MW机组的数据,对模型进行了校验,探讨了参数的选择。并同径向基函数神经网络预测模型进行比较,结果表明,支持向量回归模型在预测性能方面明显优于RBF神经网络方法,并且模型具有较好的预测精度和泛化能力,为凝汽器真空降低故障的诊断,奠定了一定的基础。
【作者单位】: 东南大学动力工程系 东南大学动力工程系 东南大学动力工程系
【分类号】:TK264.11


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