【摘要】：提出了一種改進(jìn)的分布式極限學(xué)習(xí)機(jī)的電站鍋爐NO_x排放特性建模方法。引入分布式和嶺回歸理論,提升了極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測算法的泛化性能和預(yù)測準(zhǔn)確率。采用改進(jìn)的MapReduce編程框架對(duì)提出的算法模型進(jìn)行并行化改進(jìn),提高其處理大數(shù)據(jù)的能力。選用某660 MW電站鍋爐提供的真實(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并在Hadoop集群上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該模型對(duì)NO_x排放有著較好的擬合和預(yù)測能力,且提出的算法具有優(yōu)異的并行性能。
[Abstract]:An improved modeling method for NO_x emission characteristics of utility boilers based on distributed extreme learning machine is presented. The theory of distributed and Ridge regression is introduced to improve the generalization performance and prediction accuracy of LLM prediction algorithm. The improved MapReduce programming framework is used to improve the parallelization of the proposed algorithm model to improve its ability to deal with big data. The real operation data provided by a 660MW utility boiler is analyzed and tested on a Hadoop cluster. The results show that the model has a good ability to fit and predict NO_x emissions, and the proposed algorithm has excellent parallel performance.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：山西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2014011018-2) 山西省回國留學(xué)人員科研資助項(xiàng)目(2015-045) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同遺傳算法高效篩選鎳基甲烷化催化劑研究(21606159)
【分類號(hào)】：TM621.2;TP18

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6 趙明;賽俊聰;邱亞林;毛天;;電站鍋爐燃用劣質(zhì)煙煤的探討[A];2012年云南電力技術(shù)論壇論文集[C];2012年

7 陳寶，

本文編號(hào)：2390598