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为达到提高锅炉热效率同时减少NOx排放的目标，提出一种改进果蝇算法（MFOA）优化支持向量机（SVM）锅炉建模方法。针对果蝇（FOA）算法寻优精度低、收敛速度慢的问题，使用三维搜索及自适应变步长的策略改进果蝇算法，并完成对SVM中的惩罚因子C、核参数g和不敏感损失系数8，这三个参数寻优，使支持向量机对锅炉燃烧预测更加准确。根据不同时间段的样本数据来检验MFOA—SVM模型的预测能力，仿真结果表明，改进的果蝇算法具有较强的参数寻优能力。另外以所建燃烧模型为基础，使用MFOA算法对锅炉进行单目标优和多目标优化