模型的输入变量选择是否准确是影响模型性能的主要因素之一。针对变量选择问题,在互信息变量选择方法的基础上结合最大信息系数提出了最大信息系数变量选择方法 (MICFS)。首先,介绍了互信息的理论和相关的变量选择方法,然后引入最大信息系数改进原有的变量选择方法,并用标称模型的实验数据集验证了本方法的有效性。最后针对某350 MW燃煤机组,基于提出的变量选择方法建立了锅炉氮氧化物(NOx)排放量的NARX神经网络预估模型,测试结果表明模型的精度和泛化能力取得了满意的效果。
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