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基于改进LS_SVM的球磨机制粉出力软测量建模_郭云峰
目前，国内外大型火电机组较多采用直吹式制粉系统。由于双进双出钢球磨煤机的煤种适应性强、可靠性高等优点，使其较多的应用于我国南方大部分地区。双进双出钢球磨直吹式制粉系统是大滞后、多变量、强非线性系统，其制粉出力较难直接测量，且很难建立其精确的数学模型。近年来出现的支持向量机（support vector machine ， SVM）是系统回归辨识的强有力工具，并且已有基于 SVM 的 NMPC（非线性模型预测控制）研究。标准的支持向量机是一个有约束的二次规划问题，并且约束数目等于样本数量，导致训练消耗时间较长， 不利于实现在线控制。为提高 SVM 的训练效率，Suykens 改变了标准 SVM 的约束条件和风险函数，导出了最小二乘支持向量机 （least squares support vector machine，LS-SVM）。但 LS-SVM 又引入了新的缺陷——丧失了“稀疏性”，每一个样本数据都出现在回归模型中，使模型结构复杂，运算量增加。
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