摘要:

為(wei)提(ti)高工(gong)業廢氣(qi)去除率與(yu)凈(jing)化效(xiao)率,針對傳統凈(jing)化裝(zhuang)置中高頻(pin)高壓(ya)電(dian)源的(de)輸出(chu)電(dian)壓(ya)幅值(zhi)、頻(pin)率參(can)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)不(bu)能隨廢氣(qi)種類、流量和(he)(he)濃度進行在線(xian)調整而(er)造(zao)成(cheng)電(dian)能利用率降低的(de)問題(ti),提(ti)出(chu)一種基(ji)于PSO-LSSVM多元回歸預(yu)測算(suan)法(fa)的(de)工(gong)業廢氣(qi)凈(jing)化裝(zhuang)置電(dian)源參(can)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)預(yu)測模型(xing)(xing)。根(gen)據電(dian)源參(can)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)及(ji)其影響因素,將(jiang)采集(ji)到的(de)歷史(shi)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據樣(yang)本(ben)分為(wei)建(jian)模數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據樣(yang)本(ben)和(he)(he)實驗數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據樣(yang)本(ben),對廢氣(qi)凈(jing)化裝(zhuang)置的(de)有(you)關參(can)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)優化協調設置。為(wei)克服最(zui)小(xiao)二乘支(zhi)持(chi)向量機(ji)(LSSVM)對人為(wei)經驗選擇(ze)學習參(can)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)的(de)依賴問題(ti),采用粒子(zi)群優化算(suan)法(fa)(PSO)確(que)定懲罰因子(zi)C和(he)(he)核(he)函(han)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)參(can)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)σ2。結果(guo)表明,基(ji)于PSO-LSSVM的(de)電(dian)源參(can)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)預(yu)測模型(xing)(xing)具有(you)較(jiao)高的(de)精確(que)度,可以(yi)真實反映電(dian)源參(can)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)隨廢氣(qi)形式的(de)變化。

  使用微信“掃一掃”功能添加“谷騰環保網”

相關文章