摘要：针对磨煤机一次风量的预测问题,建立了以磨煤机系统运行中与一次风量主要相关的参数作为输入变量的最小二乘支持向量机（LSSVM）模型。采用自适应变异的模拟退火粒子群算法（AMSAPSO）对建立的LSSVM模型的参数进行优化,建立了基于自适应变异的模拟退火粒子群优化算法的最小二乘支持向量机（AMSAPSO-LSSVM）预测模型。利用某600 MW机组磨煤机一次风系统运行数据对该模型进行了验证。结果表明,采用自适应变异模拟退火粒子群算法对LSSVM进行寻优,有效避免了搜索盲目性和早熟收敛的问题,提高了模型的泛化能力。采用AMSAPSO-LSSVM预测模型可以对磨煤机一次风量进行较高精度的预测。

关键词：一次风量 软测量 最小二乘支持向量机 自适应变异 模拟退火粒子群 

单位：华北电力大学控制与计算机工程学院; 河北保定071003