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电站锅炉NO_x排放是大气污染物的重要来源,建立有效的预测模型是降低NO_x排放的基础。NO_x的排放特性受多个热工变量的影响,针对变量间的相关性和强耦合性,提出一种基于互信息变量选择和长短期记忆神经网络的预测模型,实现对NO_x排放的动态预测。以互信息"最小冗余最大相关"为准则对特征变量进行重要性排序和变量选择。在变量筛选过程中采用序列前向选择方法,以模型预测精度为目标确定最优输入特征集和最佳模型参数。将筛选出来的特征变量集作为LSTM预测模型的输入,并采用多层网格搜索算法优化网络超