基于支持向量回归(SVR)的NO_x预测排放模型

探索高效而准确的PEMS计算模型,并得出较准确的NOx排放浓度预测结果。利用初始参数C,γ和训练组数据建立支持向量回归SVR模型,搜寻最佳参数C,γ,将模型预测结果与测试组数据中的CEMS实测结果进行对比。文中SVR模型的最佳参数C=84.45,γ=1。SVR训练结果与训练组数据目标值十分吻合,模型预测结果与CEMS实测数据变化趋势一致。结论 SVR模型能对固定污染源NOx排放浓度作出较高效准确的预测,可成为PEMS建模过程中较有发展前景的新方法。