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摘要
针对燃煤机组出口SO2浓度难以稳定控制的问题,提出一种基于特征选择和MGWO-LSSVM的预测模型。通过机理分析挑选初始变量,再利用LASSO算法删除冗余变量,简化模型输入。将互信息算法计算输入与输出变量间的时间延迟,加入时延补偿,增加输入与输出之间的相关性,利用改进灰狼算法(MGWO)对搭建的LSSVM模型参数进行优化。仿真结果表明,特征选择可以有效降低模型误差,而MGWO算法相比于其他寻优算法具有更高的寻优精度,经MGWO优化的LSSVM模型预测误差RMSE为0.707 1,能够满足实际生产需求。
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