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为有效利用机组数据及外部数据进行污染物排放预测,提取数据中蕴含的特征,使用XGBoost算法预测NOx排放速度。结果表明:针对NOx排放质量浓度的预测,最终其均方根误差为2.43,平均相对误差为15.9%,可以有效指导运行人员进行生产调度。
基于XGBoost的火电机组污染物排放预测研究
【摘 要】
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为有效利用机组数据及外部数据进行污染物排放预测,提取数据中蕴含的特征,使用XGBoost算法预测NOx排放速度。结果表明:针对NOx排放质量浓度的预测,最终其均方根误差为2.43,平
【机 构】
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上海漕泾热电有限责任公司,上海发电设备成套设计研究院有限责任公司
【出 处】
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发电设备
【发表日期】
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2020年2期
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