基于变量选择的锅炉 NOx 排放的最小二乘支持向量机建模
电站燃煤锅炉是大气 NOx 污染的主要来源之一,建立有效的 NOx 排放模型是锅炉优化降低 NOx 的基础.针对热工过程变量之间的强相关和耦合性,利用偏最小二乘方法(partial least squares,PLS)对多工况实炉热态测试数据进行重要变量(variable importance in projection,VIP)信息提取和变量选择(variable selection,VS),把最优的变量子集作为最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)的输入,最终得到 NOx 排放的 VS-LSSVM 模型.最优的输入变量个数通过留一交叉验证法获取.并将该模型与其他建模方法进行对比,结果表明通过变量选择后建模可以降低模型的复杂度,提高模型的泛化能力
锅炉、NOx 排放、偏最小二乘、变量选择、最小二乘支持向量机
TK223(蒸汽动力工程)
2012-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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