【摘 要】
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结合快速属性约简(FAR)与混合核极限学习机(HK-ELM)算法,提出了一种基于FAR-HK-ELM的燃煤电站锅炉NOx排放预测方法。该方法首先通过FAR算法筛选出影响NOx排放量的主要影响属
【机 构】
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太原理工大学电气与动力工程学院,太原理工大学信息与计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61973226),山西省自然科学基金项目(201801D121144,201801D221190)。
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结合快速属性约简(FAR)与混合核极限学习机(HK-ELM)算法,提出了一种基于FAR-HK-ELM的燃煤电站锅炉NOx排放预测方法。该方法首先通过FAR算法筛选出影响NOx排放量的主要影响属性,剔除高维特征的冗余信息;然后构建基于全局多项式核函数(Poly)和局部高斯径向基核函数(RBF)的HK-ELM对NOx排放进行建模。通过带约束的权重线性递减粒子群寻优算法和交叉验证来获得模型的最优参数。以某燃煤电站锅炉运行系统为例,将模型应用于真实
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