| 基于互信息变量选择的燃煤机组SCR脱硝系统PSO-ELM建模 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>1518 K | |
| 標簽： 互信息 粒子群算法 SCR脱硝系统 | |
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| 文檔介紹：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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