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摘要
针对影响电站燃煤锅炉NOx排放的热工变量数量较多,且存在较强的耦合相关性的问题,提出一种基于偏最小二乘(PLS)和支持向量回归(SVR)相结合的PLS-SVR建模方法用以建立燃煤锅炉NOx排放模型。PLSSVR模型首先利用PLS提取输入变量的特征信息消除变量之间的耦合特性并降低输入变量维度,然后将提取的特征信息作为SVR模型的输入。以某超超临界1 000 MW机组锅炉为对象,选取23个相关变量作为模型的输入建立电站锅炉NOx排放模型(PLS-SVR模型),该模型对测试样本的预测误差指标MRSE为4.072。将PLS-SVR模型的预测结果和建模时间与ANN模型和未经特征提取的SVR模型对比,结果表明PLS-SCR模型具有更好高的预测精度和更快的建模速度。
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