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Furnace Temperature Prediction Using optimized Kernel Extreme Learning Machine

Furnace Temperature Prediction Using Optimized Kernel Extrem...

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第40届中国控制会议

作者： Pinggai Zhang Yiyu Jiang Mengzhen Wang Minrui Fei Ling Wang Aleksandar Raki? Shanghai Key Laboratory of Power Station Automation Technology School of Mechatronic Engineering and AutomationShanghai University School of Electrical Engineering University of Belgrade

In recent years,the combustion furnace has been widely applied in different fields of industrial technology,and the accurate prediction of furnace temperature can effectively help operators adjust combustion strategies to improve combustion ***,furnace combustion is an extremely complex process,and its temperature change is affected by many related *** effectively predict the furnace temperature,a novel furnace temperature prediction method using optimized kernel extreme learning machine（Okelm） is ***,the optimized kernel extreme learning machine is used to establish the relationship between the furnace temperature and its related *** on this,the continuous human learning optimization（CHLO） algorithm is adopted to optimize the kernel parameter and regularization coefficient,then the best Okelm with optimal parameters is adopted to predict the furnace temperature more precisely and ***,the experiment results show that the proposed method outperforms state-of-the-art furnace temperature prediction approaches,providing high prediction accuracy and a low false prediction error.

关键词： Temperature prediction optimized kelm Continuous HLO High prediction accuracy

来源： cnki会议评论

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