论文部分内容阅读
对燃气轮机未来几小时的功率预测是跳闸等故障预警的关键，而国内该方面研究尚少。采用支持向量回归模型，并融合多变量预测，以提高预测的准确性。以某电厂燃气轮机运转的实际数据为例，设计多组对比实验，详细阐述了实验流程以及重要参数的选取方法，最终验证了该方法的有效性。
基于SVR算法的燃气轮机功率预测研究
【摘 要】
：
对燃气轮机未来几小时的功率预测是跳闸等故障预警的关键，而国内该方面研究尚少。采用支持向量回归模型，并融合多变量预测，以提高预测的准确性。以某电厂燃气轮机运转的实际数据
【机 构】
：
同济大学计算机科学与技术系
【出 处】
：
计算机科学
【发表日期】
：
2013年06A期
其他文献
针对NMF(非负矩阵分解)算法基于局部特征提取的特点,提出了一种对NMF基矩阵的处理方法,以提高在局部遮挡环境下人脸识别系统的识别率。首先使用离散小波变换得到样本的低频信息,利用NMF得到基矩阵;然后通过阈值判断提取能够突出表现人脸特征的部分,得到优化后的特征子空间,并将样本在该子空间上投影;最后使用支持向量机对所得到的投影系数分类。实验结果表明,优化算法其运算时间较短,且能有效地提高人脸在部分遮