基于互信息变量选择的燃煤机组SCR脱硝系统PSO-ELM建模
所属分类:技术论文
上传者:zhoubin333
文档大小:1518 K
标签:互信息粒子群算法SCR脱硝系统
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文档介绍:针对燃煤机组SCR脱硝系统出口NOx浓度存在测量滞后以及吹扫时数据失真等问题,提出了一种基于特征提取和粒子群算法(PSO)优化极限学习机(ELM)超参数的燃煤机组SCR脱硝系统模型。利用互信息(MI)进行时间迟延补偿,采用最大相关最小冗余(mRMR)方法筛选辅助变量,通过PSO优化算法确定ELM最优超参数并建立预测模型,最后进行对比验证。仿真结果表明:采用本文方法所建立的PSO-ELM预测模型的均方误差和相关系数分别为0.931 4 mg/m3和0.978 6,预测精度高,能够为脱硝系统出口NOx的现场优化控制提供技术支持。
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