摘要：针对目前锅炉飞灰含碳量测量方法存在时间滞后和精度不高等问题，在分析锅炉飞灰含碳量影响因素和做锅炉燃烧特性实验的基础上，利用最小二乘支持向量机这种新的机器学习工具，建立了飞灰含碳量的软测量模型。应用该模型对燃煤电站锅炉的飞灰含碳量进行研究，理论分析和仿真计算表明，该方法学习速度快、泛化能力强、对样本的依赖程度低，比BP神经网络的软测量建模更具有推广力。

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