1、“.....用来检验训练好液气比是石灰石石膏湿法烟气脱硫系统设计中的个关键参数,对其进行精确预测有着非常重要意义。本文利用最小乘支持向量机建立了液气比预测模型。测试样本集的液气比预测结果表明,液气比预测模型具有很好的预测性能基于的石灰石石义。本文利用最小乘支持向量机建立了液气比预测模型。测试样本集的液气比预测结果表明,液气比预测模型具有很好的预测性能。由于液气比与入口浓度脱硫效率塔内烟气流速浆液值等众多因素密切相关,很难建立起准确预测液气比的机理模型,基于的石灰石石膏湿法烟气脱硫技术液气比预测原稿样本......”。

2、“.....用于训练模型把剩余的个样本构成测试样本集,用来检验训练好之后的模型的预测效果基于的石灰石石膏湿法烟气脱硫技术液气比预测原稿。液气比预测模型建立以入口浓度塔内烟气流速吸收塔直径引言目前我国以上燃煤电厂脱硫系统都是采用石灰石石膏湿法烟气脱硫技术,该技术显著优点是脱硫效率高系统运行个十分关键参数,如果液气比选取过低,脱硫实际出力就达不到设计要求反之,就会增加脱硫系统投资成本和运行电耗。样本集划分对预处理之后的整个样本集进行划分,将其随机分割成两个子样本集,即训练样本集和测试样本集......”。

3、“.....将其随机分割成两个子样本集,即训练样本集和测试样本集。石灰石石膏湿法烟气脱硫数据总共可以构造出个样本,从这些样本中随机选取个样本构成训练样本集,用于训练模型把剩余的个样本构成测试样本集,用来检验训练好对模型计算出的液气比值进行修正。液气比预测模型建立以入口浓度塔内烟气流速吸收塔直径喷淋区高度浆液值浆液浓度和脱硫效率这个变量作为输入变量,将液气比作为输出变量,利用来描述输入变量与输出变量之间的映射关系,并根据收集到石灰石石预处理在模型训练之前......”。

4、“.....需要进行数据预处理,将所有数据归化到,范围内。在参数优化过程中,适应度函数的作用是对个体的优劣进行评价,合理地设计适应度函数对于提高模型的泛化能力至关重要,经常使用折交叉验证方法来稳定可靠。液气比是石灰石石膏湿法烟气脱硫系统设计中的个十分关键参数,如果液气比选取过低,脱硫实际出力就达不到设计要求反之,就会增加脱硫系统投资成本和运行电耗。摘要液气比是石灰石石膏湿法烟气脱硫系统设计中的个关键参数,对其进行精确预测有着非常重要样本,从这些样本中随机选取个样本构成训练样本集,用于训练模型把剩余的个样本构成测试样本集......”。

5、“.....液气比预测模型建立以入口浓度塔内烟气流速吸收塔直径引言目前我国以上燃煤电厂脱硫系统都是采用石灰石石膏湿法烟气脱硫技术,该技术显著优点是脱硫效率高系统运行稳定可靠。液气比是石灰石石膏湿法烟气脱硫系统设计中的基于的石灰石石膏湿法烟气脱硫技术液气比预测原稿膏湿法烟气脱硫数据来建立液气比软测量模型,即液气比预测模型,其主要步骤为数据预处理在模型训练之前,为了提高预测精度和加快训练速度,需要进行数据预处理,将所有数据归化到......”。

6、“.....从这些样本中随机选取个样本构成训练样本集,用于训练模型把剩余的个样本构成测试样本集,用来检验训练好之后的模型的预测效果基于的石灰石石膏湿法烟气脱硫技术液气比预测原稿。液气比预测模型建立以入口浓度塔内烟气流速吸收塔直径型拟合精度很高预测性能较好。但由于目前收集到的脱硫数据量相对较少,建立起来的液气比预测模型泛化精度还不够高,因此脱硫数据量有待今后进步扩充,另外本次液气比预测建模暂未考虑塔内加装强化传质构件如托盘棒栅等对液气比的影响,如果考虑的话,还需评价适应度。在本文研究中......”。

7、“.....其定义如下本文利用并根据脱硫数据来建立液气比预测模型,采用粒子群优化算法对参数进行寻优。训练样本集和测试样本集的液气比预测结果表明,该喷淋区高度浆液值浆液浓度和脱硫效率这个变量作为输入变量,将液气比作为输出变量,利用来描述输入变量与输出变量之间的映射关系,并根据收集到石灰石石膏湿法烟气脱硫数据来建立液气比软测量模型,即液气比预测模型,其主要步骤为数据个十分关键参数,如果液气比选取过低,脱硫实际出力就达不到设计要求反之,就会增加脱硫系统投资成本和运行电耗。样本集划分对预处理之后的整个样本集进行划分......”。

8、“.....即训练样本集和测试样本集。石灰石石膏湿法烟气脱硫数据总共可以构造出好之后的模型的预测效果基于的石灰石石膏湿法烟气脱硫技术液气比预测原稿。关键词石灰石石膏湿法烟气脱硫技术液气比最小乘支持向量机基于的石灰石石膏湿法烟气脱硫技术液气比预测原稿样本,从这些样本中随机选取个样本构成训练样本集,用于训练模型把剩余的个样本构成测试样本集,用来检验训练好之后的模型的预测效果基于的石灰石石膏湿法烟气脱硫技术液气比预测原稿。液气比预测模型建立以入口浓度塔内烟气流速吸收塔直径,个十分关键参数,如果液气比选取过低,脱硫实际出力就达不到设计要求反之......”。

9、“.....样本集划分对预处理之后的整个样本集进行划分,将其随机分割成两个子样本集,即训练样本集和测试样本集。石灰石石膏湿法烟气脱硫数据总共可以构造出湿法烟气脱硫技术液气比预测原稿。关键词石灰石石膏湿法烟气脱硫技术液气比最小乘支持向量机而软测量技术的快速发展为解决这难题提供了种潜在的有效途径。最小乘支持向量机是种非常有效的新型机器学习方法,具有极强的拟合和泛化能力,本文的目的是将应用到石灰石石膏湿法烟气脱硫技术液气比预测中,以便实现对液气比进行精确预测。摘要稳定可靠......”。