基于稀疏最小二乘支持向量机的锅炉燃烧优化研究.docx

基于稀疏最小二乘支持向量机的锅炉燃烧优化研究
基于稀疏最小二乘支持向量机的锅炉燃烧优化研究
摘要：锅炉燃烧优化对于提高能源利用效率、降低排放物的产生具有重要意义。本文基于稀疏最小二乘支持向量机（SparseLeastSquaresSupportVectorMachine，SLSSVM），针对锅炉燃烧过程中的控制参数优化问题，提出了一种有效的方法。首先，介绍了锅炉燃烧优化的背景和意义；然后，详细介绍了SLSSVM的原理和算法；接着，提出了基于SLSSVM的锅炉燃烧优化模型，并给出了数值实验结果分析。实验结果表明，基于SLSSVM的优化方法能够显著提高锅炉燃烧的效率，减少排放物的产生，具有很好的应用潜力。
关键词：锅炉燃烧优化、稀疏最小二乘支持向量机、控制参数、排放物
1.引言
锅炉是能源转化设备中的重要组成部分，燃烧过程的效率对于能源利用和环境保护都有着重要影响。因此，如何优化锅炉燃烧过程，提高能源利用效率，减少环境污染，成为了当前研究的热点问题。常见的锅炉燃烧优化方法包括模型预测控制、遗传算法等，然而这些方法在实际应用中存在一些问题，比如计算复杂度高、优化效果不稳定等。
2.稀疏最小二乘支持向量机的原理
稀疏最小二乘支持向量机（SLSSVM）是一种常用的机器学习方法，通过寻找一个最优的超平面来进行分类和回归任务。其核心思想是在保持预测准确性的同时，尽可能减少支持向量的数量，从而降低计算复杂度。SLSSVM通过求解一个凸优化问题得到稀疏解，从而提高了模型的解释性和泛化能力。
3.锅炉燃烧优化模型设计
基于SLSSVM的锅炉燃烧优化模型包括两个关键步骤：特征提取和参数优化。在特征提取中，我们从锅炉燃烧过程中采集的数据中提取出了与燃烧效率和排放物产生相关的特征，如温度、压力、氧含量等。然后，利用SLSSVM对提取的特征进行回归分析，得到了一个预测模型。在参数优化中，我们使用SLSSVM的稀疏性质来选择最优的控制参数，从而使得锅炉燃烧过程达到最优状态。
4.数值实验与结果分析
为了验证基于SLSSVM的锅炉燃烧优化方法的有效性，我们进行了一系列的数值实验。实验结果表明，通过优化控制参数，我们可以显著提高锅炉燃烧的效率。同时，优化后的燃烧过程也能够减少大量的排放物产生，对环境保护具有积极意义。与传统优化方法相比，基于SLSSVM的优化方法在计算复杂度和优化稳定性方面都具有优势。
5.结论与展望
本文基于SLSSVM方法提出了一种基于稀疏最小二乘支持向量机的锅炉燃烧优化方法，通过数值实验验证了其有效性和可行性。然而，还有一些问题亟待解决，如模型的泛化能力、模型参数的选择等。未来的研究可以进一步优化模型，提高其性能，为锅炉燃烧优化问题提供更好的解决方案。
参考文献：
[1]ChengL,YuY,LiuK,etal.SparseLSSVMforimagerestoration[J].InternationalJournalofMachineLearningandCybernetics,2019,10(10):2595-2608.
[2]RenF,LiuD,ZhangY,etal.CombustionControlofCirculatingFluidizedBedBoilerBasedonSupportVectorMachine[C]//2017ChineseAutomationCongress(CAC).IEEE,2017:6337-6342.
[3]WangX,LiuJ,LiM.ResearchoncontrolstrategyofboilercombustionsystembasedonSVM[C]//2018ChineseAutomationCongress(CAC).IEEE,2018:856-860.