汽包水位预测的准确性对于锅炉火力发电和供暖设备的安全运行,起着重要的作用.针对汽包水位时滞、非线性特性,在统计学习理论(SLT)和结构风险最小化(ERM)准则基础上,建立了基于支持向量机(SVM)理论的汽包水位预测模型.采用本单位供暖锅炉的实际汽包水位数据,按照不同的汽包水位日属性和历史汽包水位数据进行了样本选择,并将该预测结果同实际汽包水位进行了比较;根据供暖规模不同,分别建立了工作日和双休日预测模型.实验结果表明,所提出的预测方法具有较高的精度.
支持向量机 汽包水位 预测 统计学习理论 结构风险最小化