【摘 要】
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燃煤机组选择性催化还原法(SCR)脱硝系统是复杂的多变量非线性时变系统,且运行工况多变,单一模型难以准确描述系统的多工况运行特性,因此,基于改进自适应提升算法(Adaptive B
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院,华北电力大学电气与电子工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFB0600701)
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燃煤机组选择性催化还原法(SCR)脱硝系统是复杂的多变量非线性时变系统,且运行工况多变,单一模型难以准确描述系统的多工况运行特性,因此,基于改进自适应提升算法(Adaptive Boosting,Adaboost),提出一种多模型集成建模方法。首先对Adaboost集成算法的损失函数进行优化,引入正则化因子和先验知识参数以提高模型的精确度;然后基于SCR脱硝系统的多工况运行数据,采用改进的Adaboost算法自动调整运行数据的权重,形成多个样本子集;在每个样本子集空间上,通过支持向量机(Support V
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