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基于改進(jìn)LS_SVM的球磨機(jī)制粉出力軟測量建模_郭云峰
目前，國內(nèi)外大型火電機(jī)組較多采用直吹式制粉系統(tǒng)。由于雙進(jìn)雙出鋼球磨煤機(jī)的煤種適應(yīng)性強(qiáng)、可靠性高等優(yōu)點(diǎn)，使其較多的應(yīng)用于我國南方大部分地區(qū)。雙進(jìn)雙出鋼球磨直吹式制粉系統(tǒng)是大滯后、多變量、強(qiáng)非線性系統(tǒng)，其制粉出力較難直接測量，且很難建立其精確的數(shù)學(xué)模型。近年來出現(xiàn)的支持向量機(jī)（support vector machine ， SVM）是系統(tǒng)回歸辨識(shí)的強(qiáng)有力工具，并且已有基于 SVM 的 NMPC（非線性模型預(yù)測控制）研究。標(biāo)準(zhǔn)的支持向量機(jī)是一個(gè)有約束的二次規(guī)劃問題，并且約束數(shù)目等于樣本數(shù)量，導(dǎo)致訓(xùn)練消耗時(shí)間較長， 不利于實(shí)現(xiàn)在線控制。為提高 SVM 的訓(xùn)練效率，Suykens 改變了標(biāo)準(zhǔn) SVM 的約束條件和風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)，導(dǎo)出了最小二乘支持向量機(jī) （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(gè)樣本數(shù)據(jù)都出現(xiàn)在回歸模型中，使模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜，運(yùn)算量增加。
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