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。 

【文章來源】：太原理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2017,48(06)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

圖６ＮＯｘ預(yù)測值與測量值的對比200200250300350400NOx測量值/（%mg·m-3）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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