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基于改進LS_SVM的球磨機制粉出力軟測量建模_郭云峰
目前，國內外大型火電機組較多采用直吹式制粉系統。由于雙進雙出鋼球磨煤機的煤種適應性強、可靠性高等優點，使其較多的應用于我國南方大部分地區。雙進雙出鋼球磨直吹式制粉系統是大滯后、多變量、強非線性系統，其制粉出力較難直接測量，且很難建立其精確的數學模型。近年來出現的支持向量機（support vector machine ， SVM）是系統回歸辨識的強有力工具，并且已有基于 SVM 的 NMPC（非線性模型預測控制）研究。標準的支持向量機是一個有約束的二次規劃問題，并且約束數目等于樣本數量，導致訓練消耗時間較長， 不利于實現在線控制。為提高 SVM 的訓練效率，Suykens 改變了標準 SVM 的約束條件和風險函數，導出了最小二乘支持向量機 （least squares support vector machine，LS-SVM）。但 LS-SVM 又引入了新的缺陷——喪失了“稀疏性”，每一個樣本數據都出現在回歸模型中，使模型結構復雜，運算量增加。
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