环境科学与资源利用论文_基于改进PSO-LSSVM的

文章摘要:燃煤电厂出口烟气污染物是现阶段我国环境治理的关键。为了能够及时准确的预测烟气污染物浓度,在最小二乘支持向量机算法（LSSVM）的基础上,通过粒子群算法（PSO）对核函数参数g和惩罚参数c进行寻优,并采用两种线性递减惯性权重的方法对PSO-LSSVM模型进行了改进。将改进算法应用于燃煤电厂超低排放系统出口烟气SO₂及烟尘浓度预测,与传统LSSVM和PSO-LSSVM两种算法预测结果进行比较,结果表明:采用改进PSO-LSSVM算法,对出口烟气SO₂浓度的预测均方差为0.21,烟尘浓度的预测均方差为0.15。改进算法预测精度更高,具有一定的研究与应用价值。

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论文DOI:10.26914/c.cnkihy.2021.019164

论文分类号:X773;TP18

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