【摘 要】
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基于集成学习中的随机森林(Random forest,RF)算法,利用某燃煤机组SCR脱硝系统历史运行数据,通过计算各特征变量重要性评分选取出最优输入变量集,建立脱硝系统出口 NOx浓度最
【机 构】
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上海电力大学 自动化工程学院,上海200090
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基于集成学习中的随机森林(Random forest,RF)算法,利用某燃煤机组SCR脱硝系统历史运行数据,通过计算各特征变量重要性评分选取出最优输入变量集,建立脱硝系统出口 NOx浓度最优的RF预测模型.与常见建模方法进行对比,结果表明:基于RF算法的模型预测精度明显高于BP神经网络和SVM等建模方法,且经最优变量选择后,具有更好的泛化能力和更短的建模时间,能够有效应用于电厂烟气脱硝系统出口 NOx浓度预测中.
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