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为建立一个有效的电站锅炉效率与NOx排放浓度预测模型,在最小二乘支持向量回归算法(Least Squares Support Vector Regression,LSSVR)基础上进行改进,提出了约束支持向量回归算法(Constraint Support Vector Regression,CSVR),通过优化支持向量的选择策略,来增强算法泛化能力和对不良数据的抵御能力。初始数据经主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)后,输入基于CSVR算法的锅炉燃烧模型进行训练,并将建模结果与LSSVR算法和BP神经网络算法进行了比较。结果表明:使用PCA对数据预处理后,输入变量维数由五维降到三维,简化了模型结构,同时又保留了输入数据的主要特征。在相当的平均预测误差水平上,CSVR算法选用支持向量数目分别只有83个和117个,远少于LSSVR算法选用的900个;CSVR的最大预测相对误差只有3%,远低于LSSVR的25.8%,BP算法介于两者之间。 相似文献
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994.
995.
为了测定宁夏不同地区栽培的胡卢巴的薯蓣皂苷元和黄酮质量含量,采用高效液相色谱法测定胡卢巴中的薯蓣皂苷元质量含量,采用OD S色谱柱,以甲醇为流动相,体积流量为0.8m L/m in、检测波长为210nm,柱温为室温下,以芦丁为对照品、硝酸铝为显色剂,采用紫外分光光度法,于505nm处测定胡卢巴中的黄酮.试验结果表明,宁夏四个不同地区的胡卢巴中薯蓣皂苷元的质量含量以永宁地区为最高,其他三个地区基本接近;而胡卢巴中黄酮质量含量四个地区基本接近,无明显差异,胡卢巴茎叶中的黄酮质量含量高达18.5m g g/,远远高出其种子中的黄酮. 相似文献
996.
997.
精准识别铁路车号可以为煤厂装车提供依据,从而保证装车环节高效顺利地完成。为此,提出了基于深度信任网络模型的乌东选煤厂铁路车号图像识别方法。首先,利用高速摄像机设备采集原始的车号图像,并利用索贝尔算子检测图像边界;然后,根据列车车号的字体笔画宽度特点,采笔画宽度变换算法定位确定图像中的车号区域,并利用LBP算法提取车号区域内的特征;最后,将提取的特征输入到深度信任网络模型中,在训练网络模型并不断更新参数后,准确识别车号图像。实验表明:该方法能够精准识别乌东选煤厂铁路列车车号图像。在深度信任网络模型中,当受限玻尔兹曼机网络为4层、隐含层节点个数为128个时,该模型的分类识别能力最强,训练损失最小,性能最佳。 相似文献
998.
村城边界空间是二元城市空间格局下,村城形态融合的关键。由于空间形态的巨大差异,城村肌理上的异质性让边界空间成为当下城市格局优化、空间品质提升过程中的巨大阻碍。文章基于中微观视角,从边界原型入手理解并分析深圳坂田村城边界,总结了四种类型特征,构建街区分析单元,总结了边界空间的类型规律,试图理清街区内不同要素与边界形态特征之间的联系。 相似文献
999.
1000.