基于特征優(yōu)化和ISSA-LSTM的脫硝系統(tǒng)入口NOx濃度預(yù)測(cè)模型
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：2089 K
標(biāo)簽： NOx濃度預(yù)測(cè) 特征優(yōu)化 互信息
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文檔介紹：針對(duì)電廠脫硝系統(tǒng)入口NOx濃度受較多因素的影響波動(dòng)較大，且CEMS檢測(cè)儀表有很大遲延難以精準(zhǔn)測(cè)量的問題，提出了一種基于隨機(jī)森林算法（RF）和改進(jìn)麻雀搜索算法(ISSA) 優(yōu)化長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的脫硝系統(tǒng)入口NOx濃度預(yù)測(cè)模型。首先，通過機(jī)理和相關(guān)性分析確定與SCR入口NOx質(zhì)量濃度相關(guān)的初始輔助變量，并利用RF算法對(duì)輔助變量進(jìn)行特征優(yōu)化選擇，然后通過互信息（MI）對(duì)各輔助變量與輸出變量之間進(jìn)行遲延估計(jì)并提取時(shí)序特征，并通過小波濾波對(duì)輸入變量進(jìn)行降噪處理，建立LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。利用ISSA算法確定LSTM模型的最優(yōu)組合參數(shù)，最后與傳統(tǒng)的LSSVM、RBF、BP模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，特征優(yōu)化后的ISSALSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的決定系數(shù)（R2）最大，均方根誤差（RMSE）和平均絕對(duì)百分比誤差(MAPE)最小，具備很強(qiáng)的擬合和泛化能力，可以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)脫硝系統(tǒng)入口氮氧化物的質(zhì)量濃度。
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