基于互信息變量選擇的燃煤機組SCR脫硝系統(tǒng)PSO-ELM建模
所屬分類：技術論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：1518 K
標簽： 互信息 粒子群算法 SCR脫硝系統(tǒng)
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文檔介紹：針對燃煤機組SCR脫硝系統(tǒng)出口NOx濃度存在測量滯后以及吹掃時數(shù)據(jù)失真等問題，提出了一種基于特征提取和粒子群算法(PSO)優(yōu)化極限學習機(ELM)超參數(shù)的燃煤機組SCR脫硝系統(tǒng)模型。利用互信息(MI)進行時間遲延補償，采用最大相關最小冗余(mRMR)方法篩選輔助變量，通過PSO優(yōu)化算法確定ELM最優(yōu)超參數(shù)并建立預測模型，最后進行對比驗證。仿真結果表明：采用本文方法所建立的PSO-ELM預測模型的均方誤差和相關系數(shù)分別為0.931 4 mg/m3和0.978 6，預測精度高，能夠為脫硝系統(tǒng)出口NOx的現(xiàn)場優(yōu)化控制提供技術支持。
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