基于麻雀算法优化支持向量机的NOx浓度预测

煤炭作为火电厂发电的主要能源,其在锅炉内焚烧过程中会产生大量的氮氧化物。各电厂一般利用烟气自动监控系统对其浓度进行实时测量,但由于测量时存在较大迟延,不能准确地反映SCR系统NOx浓度的实时变化。因此提出了一种基于改进麻雀算法优化最小二乘支持向量机的NOX浓度预测方法。首先,引入余弦因子改进麻雀算法中的比例算子,将迭代次数信息引入到迭代过程中,平衡算法前后期的全局与局部搜索能力。其次,使用新的变异算子代替原算子,将混沌理论融合到麻雀算法,解决了算法全局搜索能力较差、初始化麻雀分布不稳定及发现者位置更新方式不足的问题。最后,采用改进麻雀算法(CDE-SSA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)进行参数寻优。实验结果证明,方法在NOX浓度预测的精度和稳定性上均表现出了良好的性能。