基于多模型组合的冷凝器中污垢预测

摘要

提出了一种基于多模型组合的冷凝器污垢预测新方法.该方法采用经验模型、自适应指数平滑模型、灰色模型、T―S模糊模型等多种模型预测污垢的增长,并通过遗传算法对模型参数、各模型输出之间的组合系数进行自适应滚动优化调整,以适应冷凝器水质及工况参数的动态变化,从而取得比单个预测模型更好的预测精度.试验结果表明:该方法短期污垢预测效果好,中长期污垢预测精度较高,是实现冷凝器污垢预测的有力工具.