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首页 > 期刊 > 动力工程学报 > 基于量子迭代混沌的涡流搜索算法预测锅炉飞灰含碳量 【正文】

基于量子迭代混沌的涡流搜索算法预测锅炉飞灰含碳量

作者:李霞; 牛培峰; 刘建平; 李国强 燕山大学电气工程学院; 河北秦皇岛066004; 河北科技师范学院数学与信息科技学院; 河北秦皇岛066004

摘要:为了准确建立锅炉飞灰含碳量预测模型,首先提出了基于量子比特的Bloch球面坐标编码和迭代混沌映射的改进涡流搜索(I-VS)算法,然后对I-VS算法、涡流搜索(VS)算法、粒子群优化(PSO)算法、正余弦(SCA)算法和樽海鞘群(SSA)算法的性能进行比较。基于某热电厂300 MW循环流化床锅炉现场运行数据,采用I-VS算法优化并行感知机的极端学习机(PELM),得到飞灰含碳量的综合预测模型(即I-VS-PELM模型)。最后将I-VS-PELM模型的预测结果与PELM、PSO-PELM、SCA-PELM、SSA-PELM和VS-PELM模型的预测结果进行比较。结果表明:与其他模型相比,I-VS-PELM模型具有更高的预测精度和更好的泛化性能,能更准确地预测锅炉飞灰含碳量。

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