基于粗糙集与最小二乘支持向量回归的汽轮机主蒸汽流量预测
Acta Metrologica Sinica（2015）
Abstract
针对传统主蒸汽流量计算方法的不足,提出了一种新的主蒸汽流量预测方法,该方法综合了粗糙集理论与最小二乘支持向量回归算法的优点,利用ROSETTA V1.4.41研究实验平台中的遗传约简算法对输入变量的属性进行约简,再利用最小二乘支持向量回归算法建立主蒸汽流量的预测模型.实验表明,与未经粗糙集理论处理过的BP神经网络、支持向量回归算法和最小二乘支持向量回归算法所建模型相比,该方法具有更好的预测精度和泛化能力,且建模速度显著提高.
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