基于随机森林算法的对冲锅炉出口NOx排放量预测模型研究
Thermal Power Generation（2022）
Abstract
对冲锅炉中的仪器测量具有滞后性,导致控制系统作用始终落后于被控对象.为了提前了解对冲锅炉出口 NOx排放量随工况变化的趋势,需要对对冲锅炉出口的NOx排放量进行快速并准确地预测.以实际运行的机组数据为基础,采用随机森林(random forest,RF)算法建立1 000 MW对冲锅炉机组的出口 NOx排放量预测模型,并使用Spearman系数对对冲锅炉特征进行筛选,进一步降低模型计算时间.结果表明,随机森林模型预测结果的均方根误差为10.182mg/m3,决定系数为0.913,可见基于特征选取的随机森林模型结构能实现对冲锅炉出口 NOx趋势的提前预测.
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