【摘 要】
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提出一种基于Stacking算法集成模型的NOx排放预测方法。考虑不同算法的训练机理和观测角度,将门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)、XGBoost(eXtreme gradient boosting)和随机森林(random forest, RF)等多个学习能力强、差异度大的模型进行融合,得到一个具有两层结构的集成模型,通过弹性网(elastic network, EN)克服DCS采集的数据集内存在的共线性和群组效应,然后构造特征变量作为集成模型的输
【机 构】
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上海电力大学自动化工程学院,杭州华电江东热电有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(61503237),上海市科委发电过程智能管控工程技术研究中心基金资助项目(14DZ2251100)。
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提出一种基于Stacking算法集成模型的NOx排放预测方法。考虑不同算法的训练机理和观测角度,将门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)、XGBoost(eXtreme gradient boosting)和随机森林(random forest, RF)等多个学习能力强、差异度大的模型进行融合,得到一个具有两层结构的集成模型,通过弹性网(elastic network, EN)克服DCS采集的数据集内存在的共线性和群组效应,然后构造特征变量作为集成模型的输
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