【摘 要】
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准确预测NOx排放量有利于降低选择性催化还原(SCR)烟气脱硝成本,优化锅炉燃烧过程。本文利用偏最小二乘法(PLS)对燃煤锅炉实际数据进行变量重要性投影分析,得到变量重要性投
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助(2018QN052)
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准确预测NOx排放量有利于降低选择性催化还原(SCR)烟气脱硝成本,优化锅炉燃烧过程。本文利用偏最小二乘法(PLS)对燃煤锅炉实际数据进行变量重要性投影分析,得到变量重要性投影指标Vip,以Vip为依据对原始变量进行排序,将20项最优变量子集作为深度置信神经网络(DBN)的输入,得到NOx排放预测的PLS-DBN模型,并将PLS-DBN模型与最小二乘支持向量机(LSSVM)、DBN、误差反向传播神经网络(BPNN)模型用于某660 MW机组锅炉的3000组训练集及500组预测集进行测试对比。结果表明:PL
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