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基于CNGWO-LSSVM的汽轮机热耗率预测模型
标题：基于CNGWO-LSSVM的汽轮机热耗率预测模型
摘要
汽轮机是一种广泛应用于工业领域的发电设备，其热耗率的预测对于能源管理和设备运行维护具有重要意义。本研究提出了一种基于CNGWO-LSSVM的汽轮机热耗率预测模型，结合了灰狼优化算法和最小二乘支持向量机模型，以提高预测精度和模型的稳定性。通过实际汽轮机数据的分析和实验，验证了该模型的有效性和可行性。
1.引言
能源是当代社会的基础，而汽轮机作为一种重要的能源转换设备，其热耗率的预测对于实现能源效益最大化和减少能源浪费具有重要意义。传统的预测方法往往存在精度不高和泛化能力差的问题。因此，本研究提出了一种基于CNGWO-LSSVM的汽轮机热耗率预测模型，旨在提高预测的准确性和模型的稳定性。
2.相关工作
2.1.汽轮机热耗率的影响因素分析
在进行热耗率预测前，首先需要了解影响热耗率的主要因素。常见的影响因素包括进出口压力、进出口温度、负荷大小等。
2.2.LSSVM模型
最小二乘支持向量机（LSSVM）是一种非线性的回归方法，具有良好的拟合能力和泛化能力。它通过引入一个松弛变量和惩罚参数，将非线性问题转化为一个凸二次优化问题。
3.方法
3.1.CNGWO算法
灰狼优化算法（GWO）是一种基于灰狼行为的智能优化算法，通过模拟灰狼个体的捕食和繁殖行为，寻找最优解。本研究引入了CNGWO（CombinationofNormalizedGreyWolfOptimizer）算法，改进传统GWO算法的缺点，并进行参数优化。
3.2.CNGWO-LSSVM模型
基于CNGWO和LSSVM两种算法的特点和优势，本研究提出了CNGWO-LSSVM模型。首先，利用CNGWO算法对LSSVM模型的超参数进行优化，得到最优的模型参数。接着，根据实际的汽轮机数据，建立CNGWO-LSSVM模型，并进行训练和预测。最后，通过与其他预测模型的对比实验，验证CNGWO-LSSVM模型的预测准确性和稳定性。
4.实验与结果分析
通过采集现场的汽轮机数据，构建了一个实际的测试数据集。将CNGWO-LSSVM模型与其他预测模型进行对比实验，包括传统的LSSVM模型、多元线性回归模型等。结果表明，CNGWO-LSSVM模型在预测热耗率方面具有较高的准确性和稳定性，并且能够更好地解决非线性问题。
5.结论和展望
本研究提出了一种基于CNGWO-LSSVM的汽轮机热耗率预测模型，结合了灰狼优化算法和最小二乘支持向量机模型。实验结果表明，该模型可以有效地预测汽轮机的热耗率，并具有较高的准确性和稳定性。未来的研究可以进一步优化CNGWO算法，并探索其他智能优化算法在汽轮机热耗率预测中的应用。
参考文献：
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