回转式空气预热器是火力发电机组重要的换热设备。燃料的不完全燃烧以及低负荷或停炉后空预器内气体流速低造成散热条件变差等原因会引起空预器的再燃烧事故。论文利用最小二乘支持向量机这种新的机器学习工具,分别用两种核函数建立针对三对不同火情的判别模型,超平面参数通过交叉检验的方式确定。实验结果表明,支持向量机具有很好的分类和泛化能力。从两种核函数的 ROC 曲线可看出对于本问题选用 RBF 核函数相对于多项式核函数有更高的判别准确率。
回转式空气预热器是火力发电机组重要的换热设备。燃料的不完全燃烧以及低负荷或停炉后空预器内气体流速低造成散热条件变差等原因会引起空预器的再燃烧事故。论文利用最小二乘支持向量机这种新的机器学习工具,分别用两种核函数建立针对三对不同火情的判别模型,超平面参数通过交叉检验的方式确定。实验结果表明,支持向量机具有很好的分类和泛化能力。从两种核函数的 ROC 曲线可看出对于本问题选用 RBF 核函数相对于多项式核函数有更高的判别准确率。
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