顾燕萍
- 作品数：5 被引量：285H指数：5
- 供职机构：清华大学热能工程系更多>>
- 相关领域：动力工程及工程热物理自动化与计算机技术更多>>
- 最小二乘支持向量机的算法研究被引量：142
- 2010年
- 最小二乘支持向量机(LS-SVM)作为一种新颖的人工智能技术,已越来越广泛地运用于各个学科领域。该文阐述了最小二乘支持向量机的主要思想和基本算法;结合统计学习理论和算例分析了模型参数对模型精度、复杂度和计算量等的影响,为模型参数的确定提供了理论参考;还提出了最小二乘支持向量机的一种改进算法,通过工程实例对比了基于改进算法和原算法的最小二乘支持向量机模型的性能。算例表明该改进算法可以有效地提高模型的整体性能,便于模型在工程上推广使用。
- 顾燕萍赵文杰吴占松
- 关键词：最小二乘支持向量机支持向量复杂度
- 最小二乘支持向量机鲁棒回归算法研究被引量：18
- 2015年
- 最小二乘支持向量机因模型学习过程中以二次损失函数为经验风险,造成学习结果对噪声特别敏感。鉴于实际问题中噪声不可避免、不可预测,且分布规律难寻,该文主要研究最小二乘支持向量机的鲁棒性增强算法,以提高其抵抗噪声与异常值的能力。通过分析得知,样本的局部异常因子与噪声大小间具有很大的相关性,因此提出了用于非线性回归问题的局部异常因子概念;并将其应用于最小二乘支持向量机模型学习时最优损失函数的确定中,提出了基于样本局部异常因子的直接加权最小二乘支持向量机鲁棒回归算法。为验证所提出算法的性能,该文最后以2个典型非线性对象为例,将其与原最小二乘支持向量机、文献中已有的基于预估噪声分布的加权最小二乘支持向量机进行了对比。对比结果表明,所提出的直接加权最小二乘支持向量机算法具有更好的鲁棒性。
- 顾燕萍赵文杰吴占松
- 关键词：最小二乘支持向量机局部异常因子加权系数鲁棒性
- 采用最优MVs决策模型的电站锅炉燃烧优化被引量：21
- 2012年
- 基于锅炉燃烧模型的非线性寻优和基于历史运行工况的数据挖掘是两种常见的锅炉燃烧优化技术,且各有利弊。前者可得到全局最优解,但算法复杂度较高;后者计算较为简易,但只能实现局部最优。结合两种方案的优点,提出基于离线非线性寻优所得最优知识库,采用模糊关联规则挖掘算法,建立最优操作变量(manipulated variables,MVs)决策模型,实现高效、稳定的锅炉燃烧优化。关联规则挖掘中,提出基于k-均值聚类的语言变量非均等模糊分割,以提高所得规则库的可信度;并基于改进的支持度和置信度概念实现规则库的精简。仿真结果表明,基于该文最优MVs决策模型的锅炉燃烧优化结果与全局寻优结果接近,且算法复杂度低、稳定性高,适合于在线实时优化与自适应更新。
- 顾燕萍赵文杰吴占松
- 关键词：燃烧优化模糊规则数据挖掘
- 基于最小二乘支持向量机的电站锅炉燃烧优化被引量：106
- 2010年
- 高效、低污染是电站锅炉燃烧优化的目标。该文基于最小二乘支持向量机,建立了电站锅炉燃烧模型,实现了飞灰含碳量、排烟温度、NOx排放量等参数的软测量和锅炉效率的预测;对比了最小二乘支持向量机和BP神经网络模型的性能,对比结果表明,最小二乘支持向量机具有训练时间短、泛化能力高等优点。提出2种锅炉燃烧优化方式,并以所建立的燃烧模型为基础,采用遗传算法对锅炉运行工况进行寻优,为分散控制系统基础控制层提供最佳的操作变量设定值。算例表明,文中所提出的燃烧优化方案可以有效提高电站锅炉效率和降低NOx排放量。
- 顾燕萍赵文杰吴占松
- 关键词：燃烧优化锅炉效率NOX排放最小二乘支持向量机遗传算法
- 热化发电率与热电联产节煤量的关系被引量：5
- 2008年
- 基于循环函数法,从热化发电率和热电联产节煤量的算法出发,阐明热化发电率与热电厂经济性的关系。分析表明,热电联产节煤量与外部热化发电率以及内、外部热化发电率之比有关,但主要由外部热化发电率决定,外部热化发电率越大,热电厂的经济性越好;当外部热化发电率一定时,内、外部热化发电率之比越大,热电厂的经济性越好。通过具体的算例验证了以上结论。
- 顾燕萍王培红吴占松
- 关键词：循环函数法热电联产节煤量热电厂
