基于TGWO-ELM的鍋爐燃燒熱效率建模研究

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摘要：文章聚焦于電站鍋爐燃燒熱效率建模問題，構(gòu)建了融合改進型灰狼優(yōu)化算法（TGWO）與極限學習機（ELM）的TGWO-ELM模型。首先，通過引入Tent 混沌映射函數(shù)、反向?qū)W習策略、非線性收斂因子及動態(tài)權(quán)重策略，對灰狼優(yōu)化算法進行改進，提升了算法的收斂精度和全局搜索能力。其次，構(gòu)建TGWO-ELM模型，并利用10個UCI（加州大學歐文分校）數(shù)據(jù)集樣本驗證模型的有效性。（剩余6480字）