实时灰色最小二乘支持向量机模型在蒸汽预测中的应用
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

此项工作得到云南省教育厅科学研究基金资助,项目批准号:2010Y389


The Application of real-time gray least squares support vector machine model in the prediction of steam
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    针对锅炉蒸汽产量预测的非线性和灰色性,提出将实时灰色最小二乘支持向量机模型应用于蒸汽预测,预测结果与实时 模型的预测结果进行对比,证明该模型具有更高的预测精度,可为蒸汽生产和调度提供决策依据。

    Abstract:

    For the nonlinear and gray properties of boiler steam production forecast, this paper proposed a model of real-time gray squares support vector machine used in steam forecast. In contrast to actual model GM(1,1) predictions, this model has proved with higher prediction accuracy, and may be for steam production and scheduling to provide the basis for decision making.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

尹正文. 实时灰色最小二乘支持向量机模型在蒸汽预测中的应用[J]. 科学技术与工程, 2012, 12(24): .
yin zheng wen. The Application of real-time gray least squares support vector machine model in the prediction of steam[J]. Science Technology and Engineering,2012,12(24).

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2012-05-14
  • 最后修改日期:2012-05-14
  • 录用日期:2012-05-21
  • 在线发布日期: 2012-07-02
  • 出版日期:
×
律回春渐,新元肇启|《科学技术与工程》编辑部恭祝新岁!
亟待确认版面费归属稿件,敬请作者关注