%0 Journal Article
%T 基于pca？svr的燃煤锅炉nox排放预测
%A 钟用禄
%A 李海山
%A 刘发圣
%A 谭鹏
%A 张尚志
%A 张成
%J 热力发电
%P 87-90
%D 2015
%X 以某超超临界700mw机组锅炉为对象,建立了基于主成分分析(pca)和支持向量回归(svr)的氮氧化物(nox)排放预测模型(pca-svr模型)。运用pca方法对包含有2000条锅炉运行记录的数据集进行分析,降低数据集维数,提取有效信息(主成分);以得到的主成分为输入变量,锅炉nox排放值为输出变量,利用svr建立nox预测模型。与传统svr模型相比,pca-svr模型的计算时间更短,并且能获得较高的nox排放预测精度,其预测nox排放浓度与实际排放浓度相比平均误差在1%以内。
%K 燃煤锅炉
%K nox排放量
%K 预测模型
%K 主成分分析
%K 支持向量机
%U http://rlfd.paperopen.com//oa/darticle.aspx?type=view&id=201501018