本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)多尺度核偏最小二乘的SCR煙氣脫硝系統(tǒng)建模

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【摘要】：針對(duì)選擇性催化還原(selective catalytic reduction,SCR)脫硝系統(tǒng)中輸入變量的多尺度特性及時(shí)變特性問題,將核偏最小二乘與多核學(xué)習(xí)相結(jié)合,同時(shí)引入自適應(yīng)模型更新策略,提出了自適應(yīng)多尺度核偏最小二乘(self-adaptive multi-scale KPLS,SMKPLS)方法。通過優(yōu)化算法確定每個(gè)自變量對(duì)應(yīng)的核函數(shù)寬度,然后利用多尺度核偏最小二乘方法建立非線性模型,采用自適應(yīng)模型更新方法對(duì)模型進(jìn)行更新。將該方法應(yīng)用于SCR脫硝系統(tǒng)建模,并與其他建模方法進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明,SMKPLS預(yù)測(cè)精度明顯高于其他模型,計(jì)算時(shí)間遠(yuǎn)小于其他模型,具有更好的泛化能力及魯棒性。
【作者單位】： 新能源電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華北電力大學(xué));
【基金】：國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(973計(jì)劃)(2012CB215203) 北京高等學(xué)校青年英才計(jì)劃項(xiàng)目(YEPT0705)~~
【分類號(hào)】：X773
【正文快照】： 法進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明,SMKPLS預(yù)測(cè)精度明顯高于其他模型,計(jì)算時(shí)間遠(yuǎn)小于其他模型,具有更好的泛化能力及魯棒性。0引言選擇性催化還原(selective catalytic reduction,SCR)脫硝技術(shù)是當(dāng)今國內(nèi)外廣泛應(yīng)用的一種脫硝技術(shù),建立有效的脫硝系統(tǒng)模型是優(yōu)化SCR控制過程的基礎(chǔ)[1-3]。SCR

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本文編號(hào)：1295117