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电站锅炉热效率与NOx排放响应特性建模方法被引量：29: 2008年; 为了解决电站锅炉高效低污染的优化决策问题,建立了基于核主元分析支持向量回归机(kernel principle component analysis ε-support vector regression,KPCA-ε-SVR)与机理模型混合的锅炉热效率和NOx排放特性响应模型。在建模的过程中,针对模型输入变量之间存在非线性、强耦合等特点,采用核主元分析提取输入变量的主元,去除变量之间的相关性;同时采用5-fold交叉验证方法,循环搜索寻优模型的各个参数,确定输入主元个数。该模型与BP神经网络(back propagation neural-networks,BPNN)和支持向量机模型相比较具有良好的泛化能力。; 赵欢王培红陆璐; 关键词：高效低污染燃烧优化核主元分析支持向量回归机

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国家自然科学基金(50370611)