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基于DPPSO-FNN算法的再生烟气氮氧化物预测方法
1
作者
张树才
卢薇
杨文玉
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022年第11期1989-1995,共7页
为了解决催化裂化装置再生烟气氮氧化物浓度难以实时预测的问题,提出了一种基于动态参数的粒子群优化-模糊神经网络算法的再生烟气氮氧化物浓度的智能预测方法。基于数据补偿方法实现对催化裂化装置缺失数据段的补遗,弥补了不同参量之...
为了解决催化裂化装置再生烟气氮氧化物浓度难以实时预测的问题,提出了一种基于动态参数的粒子群优化-模糊神经网络算法的再生烟气氮氧化物浓度的智能预测方法。基于数据补偿方法实现对催化裂化装置缺失数据段的补遗,弥补了不同参量之间数据尺度不匹配的缺点;建立了基于模糊神经网络算法的氮氧化物预测模型,提取了再生烟气产排过程中的动态特性,实现了输入输出数据的准确表达;设计了一种基于动态参数的粒子群优化算法,提高了算法对模型的优化能力,获得了再生烟气氮氧化物浓度值;最终将氮氧化物预测模型应用于再生烟气的产排过程。实验结果表明该预测方法具有较好的预测精度以及可接受的预测误差,可以满足催化再生器出口氮氧化物浓度的预测需求。
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关键词
氮氧化物
智能
预测
催化裂化
模糊神经网络
粒子群优化算法
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职称材料
基于GSA-PELM的锅炉NO_x预测模型
被引量:
7
2
作者
牛培峰
史春见
+2 位作者
刘楠
常玲芳
张先臣
《计量学报》
CSCD
北大核心
2018年第5期741-746,共6页
为了更加精确地实现对电厂循环流化床锅炉NOx排放量进行预测,提出了一类基于并行极端学习机的GSA-PELM模型。由于PELM的泛化能力及精度依赖于其权值的选择,因而利用万有引力算法优化PELM的权值,采用从某火电厂300 MW的循环流化床锅炉在...
为了更加精确地实现对电厂循环流化床锅炉NOx排放量进行预测,提出了一类基于并行极端学习机的GSA-PELM模型。由于PELM的泛化能力及精度依赖于其权值的选择,因而利用万有引力算法优化PELM的权值,采用从某火电厂300 MW的循环流化床锅炉在不同工况下实时采集的数据来检验模型的预测性能,并将GSAPELM模型分别与PELM模型、ELM模型、万有引力算法优化的最小二乘支持向量机模型(GSA-LSSVM)、GSA-ELM模型进行比较,仿真结果表明GSA-PELM模型的精度相比其它所有模型提高了9个数量级以上,可以更加有效、准确地用于预测火电厂锅炉的NOx排放浓度。
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关键词
计量学
氮氧化物
排放特性
氮氧化物预测
循环流化床锅炉
万有引力算法
并行极端学习机
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职称材料
传递熵变量选择的非线性系统时序预测模型
被引量:
15
3
作者
金秀章
丁续达
赵立慧
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第S1期192-200,共9页
对于复杂非线性系统,难以准确分析其中各变量之间相互影响关系,且其原始数据时序不统一。因此对于时序预测模型,上述情况会产生辅助变量冗余和时序混乱进而影响预测效果。提出了一种基于传递熵变量选择的非线性系统时序预测模型,利用因...
对于复杂非线性系统,难以准确分析其中各变量之间相互影响关系,且其原始数据时序不统一。因此对于时序预测模型,上述情况会产生辅助变量冗余和时序混乱进而影响预测效果。提出了一种基于传递熵变量选择的非线性系统时序预测模型,利用因果关系进行辅助变量的筛选;检测变量之间的迟滞,据此进行时序统一。通过一个简单的非线性模型对算法进行验证,得到了和理论分析相吻合的结果,并利用不同模型分别验证了算法的有效性。最后,使用某600MW燃煤机组的实际数据对模型进行验证。实验结果证明:该预测模型与之前的方法相比,不依靠机理分析,通过较少的辅助变量得到准确的预测结果和更好的泛化能力,节约了运行时间,可以满足现场运行要求。
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关键词
时序数据挖掘
时序
预测
传递熵
最小二乘支持向量机
氮氧化物预测
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职称材料
题名
基于DPPSO-FNN算法的再生烟气氮氧化物预测方法
1
作者
张树才
卢薇
杨文玉
机构
中石化安全工程研究院有限公司
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022年第11期1989-1995,共7页
文摘
为了解决催化裂化装置再生烟气氮氧化物浓度难以实时预测的问题,提出了一种基于动态参数的粒子群优化-模糊神经网络算法的再生烟气氮氧化物浓度的智能预测方法。基于数据补偿方法实现对催化裂化装置缺失数据段的补遗,弥补了不同参量之间数据尺度不匹配的缺点;建立了基于模糊神经网络算法的氮氧化物预测模型,提取了再生烟气产排过程中的动态特性,实现了输入输出数据的准确表达;设计了一种基于动态参数的粒子群优化算法,提高了算法对模型的优化能力,获得了再生烟气氮氧化物浓度值;最终将氮氧化物预测模型应用于再生烟气的产排过程。实验结果表明该预测方法具有较好的预测精度以及可接受的预测误差,可以满足催化再生器出口氮氧化物浓度的预测需求。
关键词
氮氧化物
智能
预测
催化裂化
模糊神经网络
粒子群优化算法
Keywords
Intelligent prediction of nitrogen oxides
fluid catalytic cracking
fuzzy neural network
particle swarm optimization algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于GSA-PELM的锅炉NO_x预测模型
被引量:
7
2
作者
牛培峰
史春见
刘楠
常玲芳
张先臣
机构
燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2018年第5期741-746,共6页
基金
国家自然科学基金(61573306
61403331)
文摘
为了更加精确地实现对电厂循环流化床锅炉NOx排放量进行预测,提出了一类基于并行极端学习机的GSA-PELM模型。由于PELM的泛化能力及精度依赖于其权值的选择,因而利用万有引力算法优化PELM的权值,采用从某火电厂300 MW的循环流化床锅炉在不同工况下实时采集的数据来检验模型的预测性能,并将GSAPELM模型分别与PELM模型、ELM模型、万有引力算法优化的最小二乘支持向量机模型(GSA-LSSVM)、GSA-ELM模型进行比较,仿真结果表明GSA-PELM模型的精度相比其它所有模型提高了9个数量级以上,可以更加有效、准确地用于预测火电厂锅炉的NOx排放浓度。
关键词
计量学
氮氧化物
排放特性
氮氧化物预测
循环流化床锅炉
万有引力算法
并行极端学习机
Keywords
metrology
NOx emission characteristics
NOx prediction
circulating fluidized bed boiler
gravitationsearch algorithm
parallel extreme learning machine
分类号
TB99 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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职称材料
题名
传递熵变量选择的非线性系统时序预测模型
被引量:
15
3
作者
金秀章
丁续达
赵立慧
机构
华北电力大学自动化系
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第S1期192-200,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFB0600701)~~
文摘
对于复杂非线性系统,难以准确分析其中各变量之间相互影响关系,且其原始数据时序不统一。因此对于时序预测模型,上述情况会产生辅助变量冗余和时序混乱进而影响预测效果。提出了一种基于传递熵变量选择的非线性系统时序预测模型,利用因果关系进行辅助变量的筛选;检测变量之间的迟滞,据此进行时序统一。通过一个简单的非线性模型对算法进行验证,得到了和理论分析相吻合的结果,并利用不同模型分别验证了算法的有效性。最后,使用某600MW燃煤机组的实际数据对模型进行验证。实验结果证明:该预测模型与之前的方法相比,不依靠机理分析,通过较少的辅助变量得到准确的预测结果和更好的泛化能力,节约了运行时间,可以满足现场运行要求。
关键词
时序数据挖掘
时序
预测
传递熵
最小二乘支持向量机
氮氧化物预测
Keywords
time series data mining
time series prediction
transfer entropy(TE)
least squares support vector machine
nitrogen oxide prediction
分类号
X773 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DPPSO-FNN算法的再生烟气氮氧化物预测方法
张树才
卢薇
杨文玉
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022
0
在线阅读
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职称材料
2
基于GSA-PELM的锅炉NO_x预测模型
牛培峰
史春见
刘楠
常玲芳
张先臣
《计量学报》
CSCD
北大核心
2018
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
传递熵变量选择的非线性系统时序预测模型
金秀章
丁续达
赵立慧
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
15
在线阅读
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职称材料
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