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计量学报  2017, Vol. 38 Issue (6): 770-775    DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2017.06.25
  电离辐射、标准物质与生物计量 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于量子自适应鸟群算法的锅炉NOx排放特性研究
牛培峰,王丘亚,马云鹏,赵庆冲,陈科,赵振
燕山大学 电气工程学院, 河北 秦皇岛 066004
Study on NOx Emission from Boiler Based on Quantum Adaptation Bird Swarm Algorithm
NIU Pei-feng,WANG Qiu-ya,MA Yun-peng,ZHAO Qing-chong,CHEN Ke,ZHAO Zhen
School of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China
全文: PDF (1616 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 针对锅炉NOx排放量难以准确预测的问题,提出了一种新的NOx排放预测方法,利用改进的量子自适应鸟群算法(QBSA)和快速学习网(FLN)进行综合建模,得到锅炉NOx排放浓度模型。将QBSA与基本鸟群算法(BSA)、差分进化算法(DE)、粒子群算法(PSO)进行比较,并通过仿真实验证明了其具有更好的寻优精度和更快的收敛速度。最后采用不同工况下的样本数据检测QBSA-FLN与BSA-FLN模型的预测效果,实验结果表明,QBSA-FLN具有更高的预测精度和泛化能力,可以更准确地预测NOx排放量。
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作者相关文章
牛培峰
王丘亚
马云鹏
赵庆冲
陈科
赵振
关键词 计量学氮氧化物排放特性量子自适应鸟群算法快速学习网    
Abstract:For the problem that the conventional generalized predictive method are not capable to accurately predict the NOx emission generated by boiler, a new approach with combining the advantages of quantum adaptation bird swarm algorithm (QBSA) and fast learning network (FLN) is put forward to get boiler NOx emission concentration model. Compared with bird swarm algorithm (BSA), differential evolution algorithm and particle swarm optimization, QBSA algorithm has presented its advantage on optimization accuracy and convergence speed. Finally, the accuracy of the prediction by the way of QBSA-FLN and BSA-FLN are tested by using the sample data under different working conditions. It turns out that QBSA-FLN model can offer better generalization capability and more accurate forecasting on predicting the mass concentration of NOx emission.
Key wordsmetrology    NOx emission characteristics    QBSA    fast learning network
收稿日期: 2015-11-11      发布日期: 2017-09-27
PACS:  TB99  
基金资助:国家自然科学基金(61573306;61403331)
通讯作者: 王丘亚     E-mail: 15032386800@163.com
作者简介: 作者简介: 牛培峰(1958-),男,吉林舒兰人,燕山大学教授,博士,主要研究方向为热工过程控制、智能计算等。npf882000@163.com
引用本文:   
牛培峰,王丘亚,马云鹏,赵庆冲,陈科,赵振. 基于量子自适应鸟群算法的锅炉NOx排放特性研究[J]. 计量学报, 2017, 38(6): 770-775.
NIU Pei-feng,WANG Qiu-ya,MA Yun-peng,ZHAO Qing-chong,CHEN Ke,ZHAO Zhen. Study on NOx Emission from Boiler Based on Quantum Adaptation Bird Swarm Algorithm. Acta Metrologica Sinica, 2017, 38(6): 770-775.
链接本文:  
http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/10.3969/j.issn.1000-1158.2017.06.25     或     http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/Y2017/V38/I6/770
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