基于FOA-LSSVM的汽輪機(jī)熱耗率預(yù)測模型研究

基于FOA-LSSVM的汽輪機(jī)熱耗率預(yù)測模型研究基于FOA-LSSVM的汽輪機(jī)熱耗率預(yù)測模型研究摘要：隨著工業(yè)化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，汽輪機(jī)在能源轉(zhuǎn)換中起著重要作用。為了優(yōu)化其能效，減少能源浪費(fèi)，研究者們對(duì)汽輪機(jī)的性能預(yù)測進(jìn)行了廣泛探索。本文基于蜂群算法和最小二乘支持向量機(jī)（FOA-LSSVM），提出了一種新的汽輪機(jī)熱耗率預(yù)測模型。通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的收集和處理，本文進(jìn)行了模型的訓(xùn)練和驗(yàn)證，結(jié)果表明該模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測汽輪機(jī)的熱耗率。關(guān)鍵詞：汽輪機(jī)；熱耗率；FOA-LSSVM；預(yù)測模型引言汽輪機(jī)作為一種重要的能源轉(zhuǎn)換設(shè)備，廣泛應(yīng)用于發(fā)電、工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域。提高汽輪機(jī)的能效，減少能源浪費(fèi)，具有重要意義。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，研究者們提出了多種方法進(jìn)行汽輪機(jī)性能預(yù)測，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等。支持向量機(jī)（SVM）是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，具有較強(qiáng)的泛化能力和解釋能力。然而，傳統(tǒng)的SVM方法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)計(jì)算量較大，且在參數(shù)的選擇上需要依賴經(jīng)驗(yàn)。為了克服這些問題，本文引入了最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）方法。蜂群算法（FOA）是一種自然啟發(fā)式算法，模擬了蜜蜂覓食的行為和群體智能。FOA算法具有全局搜索能力強(qiáng)和易實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于各種優(yōu)化問題。本文將FOA算法與LSSVM相結(jié)合，提出了FOA-LSSVM模型來預(yù)測汽輪機(jī)的熱耗率。方法1.數(shù)據(jù)收集和處理首先，收集了汽輪機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括輸入功率、輸入溫度、輸出功率、輸出溫度等。然后，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除異常值、歸一化等操作，以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。2.FOA-LSSVM模型FOA-LSSVM模型由兩個(gè)主要部分組成：FOA算法和LSSVM模型。（1）FOA算法FOA算法的具體步驟如下：1）初始化蜜蜂個(gè)體的位置和速度。2）根據(jù)蜜蜂個(gè)體的位置和速度，計(jì)算適應(yīng)度值。3）更新蜜蜂個(gè)體的位置和速度。4）根據(jù)適應(yīng)度值選擇新的蜜蜂個(gè)體。5）迭代執(zhí)行上述步驟，直到滿足停止準(zhǔn)則。（2）LSSVM模型LSSVM模型是一種非線性回歸模型，可以基于核函數(shù)將輸入空間映射到高維空間，從而實(shí)現(xiàn)非線性的預(yù)測。LSSVM模型的訓(xùn)練過程可以通過求解一個(gè)凸優(yōu)化問題來實(shí)現(xiàn)，具體推導(dǎo)和求解方法可以參考文獻(xiàn)。3.模型訓(xùn)練和驗(yàn)證將收集到的汽輪機(jī)數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集，其中訓(xùn)練集用于訓(xùn)練FOA-LSSVM模型，測試集用于驗(yàn)證模型的性能。通過對(duì)比實(shí)際值和預(yù)測值的誤差來評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和可靠性。結(jié)果與討論本文將FOA-LSSVM模型與傳統(tǒng)的SVM模型進(jìn)行了比較，并進(jìn)行了多組實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，F(xiàn)OA-LSSVM模型在預(yù)測汽輪機(jī)熱耗率方面具有較好的性能。與傳統(tǒng)的SVM模型相比，F(xiàn)OA-LSSVM模型具有更高的預(yù)測準(zhǔn)確度和更快的計(jì)算速度。結(jié)論本文基于FOA-LSSVM提出了一種新的汽輪機(jī)熱耗率預(yù)測模型。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明該模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測汽輪機(jī)的熱耗率。這為汽輪機(jī)的性能監(jiān)測和優(yōu)化提供了新的思路和方法。參考文獻(xiàn)：[1]LiX,HanF,HeH,etal.Anovelhybridoptimizationalgorithmbasedonartificialbeecolonyandgreywolfoptimizer[J].SoftComputing,2019,23(9):3183-3197.[2]SuykensJAK,VandewalleJ.Leastsquaredsupportvec