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基于神经网络内部模型的非线性偏最小二乘法用于火电厂烟气光谱定量分析
被引量：
8
1
作者
曹晖
李耀江
+1 位作者
周延
王燕霞
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第11期3066-3070,共5页
针对火电厂烟气光谱数据的非线性特性,采用了基于神经网络内部模型的非线性偏最小二乘定量分析方法。该方法进行偏最小二乘(PLS)回归后,将自变量和因变量的隐变量作为神经网络的输入和输出进行训练,即可得到非线性内部模型。将PLS、基...
针对火电厂烟气光谱数据的非线性特性,采用了基于神经网络内部模型的非线性偏最小二乘定量分析方法。该方法进行偏最小二乘(PLS)回归后,将自变量和因变量的隐变量作为神经网络的输入和输出进行训练,即可得到非线性内部模型。将PLS、基于向后传递神经网络内部模型的非线性PLS(BP-NPLS)、基于径向基函数神经网络内部模型的非线性PLS(RBF-NPLS)和基于自适应模糊推理系统内部模型的非线性PLS(ANFIS-NPLS)对火电厂烟气多组分进行测定后比较,BP-NPLS、RBF-NPLS和ANFIS-NPLS较之PLS,将二氧化硫预测模型的预测均方根误差(RMSEP)分别降低了16.96%,16.60%和19.55%;将一氧化氮预测模型的RMSEP分别降低了8.60%,8.47%和10.09%;将二氧化氮预测模型的RMSEP分别降低了2.11%,3.91%和3.97%。实验表明,非线性PLS较PLS更适用于火电厂烟气定量分析。通过神经网络对非线性函数的高度逼近特性,基于本文所提及内部模型的非线性偏最小二乘方法有较好的预测能力和稳健性,在一定程度上解决了基于多项式和样条函数等其他内部模型的非线性偏最小二乘方法的自身局限性。其中,ANFIS-NPLS的效果最好,自适应模糊推理系统的学习能力能够有效降低残差,使模型具有较好的泛化性,是一种比较准确实用的火电厂烟气定量分析方法。
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关键词
火电厂烟气
光谱定量分析
偏最小二乘
神经网络内部模型
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职称材料
题名
基于神经网络内部模型的非线性偏最小二乘法用于火电厂烟气光谱定量分析
被引量：
8
1
作者
曹晖
李耀江
周延
王燕霞
机构
西安交通大学电气工程学院电力设备电气绝缘国家重点实验室
西安交通大学能源与动力工程学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第11期3066-3070,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61375055)
新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-12-0447)
陕西省自然科学基金项目(2014JQ8365)资助
文摘
针对火电厂烟气光谱数据的非线性特性,采用了基于神经网络内部模型的非线性偏最小二乘定量分析方法。该方法进行偏最小二乘(PLS)回归后,将自变量和因变量的隐变量作为神经网络的输入和输出进行训练,即可得到非线性内部模型。将PLS、基于向后传递神经网络内部模型的非线性PLS(BP-NPLS)、基于径向基函数神经网络内部模型的非线性PLS(RBF-NPLS)和基于自适应模糊推理系统内部模型的非线性PLS(ANFIS-NPLS)对火电厂烟气多组分进行测定后比较,BP-NPLS、RBF-NPLS和ANFIS-NPLS较之PLS,将二氧化硫预测模型的预测均方根误差(RMSEP)分别降低了16.96%,16.60%和19.55%;将一氧化氮预测模型的RMSEP分别降低了8.60%,8.47%和10.09%;将二氧化氮预测模型的RMSEP分别降低了2.11%,3.91%和3.97%。实验表明,非线性PLS较PLS更适用于火电厂烟气定量分析。通过神经网络对非线性函数的高度逼近特性,基于本文所提及内部模型的非线性偏最小二乘方法有较好的预测能力和稳健性,在一定程度上解决了基于多项式和样条函数等其他内部模型的非线性偏最小二乘方法的自身局限性。其中,ANFIS-NPLS的效果最好,自适应模糊推理系统的学习能力能够有效降低残差,使模型具有较好的泛化性,是一种比较准确实用的火电厂烟气定量分析方法。
关键词
火电厂烟气
光谱定量分析
偏最小二乘
神经网络内部模型
Keywords
Flue gas of thermal power plant
Spectroscopy quantitative analysis
Partial least squares
Neural network internal model
分类号
X831 [环境科学与工程—环境工程]
O657.3 [理学—分析化学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络内部模型的非线性偏最小二乘法用于火电厂烟气光谱定量分析
曹晖
李耀江
周延
王燕霞
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
8
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