基于EMD-SVR的火电厂选择性催化还原脱硝系统出口NOx浓度预测研究

王博; 赵亮; 赵长春; 党宁

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基于EMD-SVR的火电厂选择性催化还原脱硝系统出口NOx浓度预测研究

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cqvip:针对火电厂选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝系统出口NO x浓度预测准确率低的问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和支持向量机回归(support vector machine for regression,SVR)的火电厂脱硝系统出口NO x浓度预测模型;首先,利用EMD算法将出口NOx浓度数据序列进行分解,得到不同时间尺度下有限个本征模函数(intrinsic mode function,IMF);然后引入SVR算法对NO x浓度分解数据进行建模预测;最后,将所有IMF的预测结果求和作为出口NOx浓度的最终预测值;通过对提出的EMD-SVR与标准的SVR、BP、ELM、EMD-BP和EMD-ELM模型进行对比验证,结果表明,基于EMD-SVR模型的预测精度较高,预测结果与真实值相比较,方向变化统计量(directional statistics,dstat)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.914、1.51%和0.346 mg/Nm^3。

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来源
《计算机测量与控制》 |2020年第5期|71-75106|共6页
作者
王博; 赵亮; 赵长春; 党宁;
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作者单位

西安建筑科技大学信息与控制工程学院西安 710055;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类采用各种新技术的自动检测系统;
关键词
脱硝系统; NOx浓度预测; 经验模态分解; 支持向量机回归;

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