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基于改进特征选择和XGBoost的火电机组烟气NOx生成量预测方法【异议或纠错】

档案编号: CQ-487-6494-8876
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06Q10/04;G06N20/00;G06Q50/06类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明公开了基于改进特征选择和XGBoost的火电机组烟气NOx生成量预测方法,首先根据火电机组运行机理初步获取NOx生成量相关影响因素,通过DCS系统获取火电机组烟气NOx生成量及其相关影响因素的历史数据,形成原始数据集,然后经过等距采样、数据标准化、特征选择数据预处理步骤后形成标准数据集,下一步利用标准数据集训练测试基于XGBoost算法的NOx生成量预测模型,最后利用该模型预测火电机组烟气NOx生成量;本发明充分全面的筛选出影响NOx生成量的各种相关因素,不仅提高了NOx生成量预测模型对于复杂多变工况的适应性,而且排除了无关因素对模型的干扰,并提高了NOx生成量预测模型的预测速度。
附件下载:  (原始资料备查)

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