[发明专利]基于PCA-IFOA-LSSVM集成的电站锅炉NOx 在审
| 申请号： | 201910366708.1 | 申请日： | 2019-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN111860924A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 甄成刚;刘怀远;王明达;刘贞辉 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学（保定） |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06K9/62;G06N3/00;G06N20/10 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 071000 河北省保定市*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 pca ifoa lssvm 集成 电站 锅炉 no base sub | ||
1.一种基于PCA-IFOA-LSSVM集成电站锅炉NOx排放预测的算法，结合了根据归一化后的NOx排放量高低划分样本空间；主成分分析法(PCA)；最小二乘支持向量机(LSSVM)；改进的果蝇优化算法(IFOA)；分段拟合集成。
2.根据权利要求1所述的基于PCA-IFOA-LSSVM集成电站锅炉NOx排放预测的算法，其特征在于，PCA处理数据，其具体步骤为：
(1)数据归一化处理。
(2)计算标准化矩阵Y的相关系数矩阵R。
(3)计算特征矩阵λ和特征向量矩阵A。
(4)确定主成分、计算贡献率和累计贡献率。
3.根据权利要求1所述的基于PCA-IFOA-LSSVM集成电站锅炉NOx排放预测的算法，其特征在于，最小二乘支持向量机模型。
4.根据权利要求1所述的基于PCA-IFOA-LSSVM集成电站锅炉NOx排放预测的算法，其特征在于，改进后的果蝇优化算法，其具体步骤为：
(1)为了防止FOA早熟，引入了自适应步长来使搜索步长随着迭代的进程而改变。
(2)初始搜索步长设为3或15。
(3)为了克服算法的早熟收敛性，提高精度，对气味决定值作出了修改。
(4)同时由于FOA算法易于陷入局部最优，导致算法早熟，将果蝇群随机划分为两部分，一部分种群开始时在小范围内搜索食物，另一部分种群开始时在较大范围内搜索食物，由此来防止陷入局部最优的发生。
(4)设置最大迭代次数n＝100，，种群规模m＝20。
(5)重复2～4的操作，直到达到迭代目标或者设定的迭代次数。
5.根据权利要求1所述的基于PCA-IFOA-LSSVM集成电站锅炉NOx排放预测的算法，其特征在于，分段拟合。
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