用于锅炉NOx排放浓度预测的自动编码器-极限学习机模型
机器学习
2022-07-05 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
提出一种自动编码器（AE）极限学习机（ELM）——AE-ELM 模型，基于互信息算法（MI）、AE 与 ELM 的结合来预测 NOx 排放浓度。首先，利用 MI 算法计算实际变量的重要性，并分析机理以确定与 NOx 排放浓度相关的变量。然后，进一步分析所选变量与 NOx 排放浓度之间的时延相关性，以重构建模数据。随后，应用 AE 提取输入变量内的隐藏特征。最后，采用 ELM 算法建立 NOx 排放浓度与深度特征之间的关系。在实际数据上的实验结果表明，与现有最优模型相比，所提模型表现出良好性能。
引用
@article{arxiv.2206.14496,
title = {Auto-Encoder-Extreme Learning Machine Model for Boiler NOx Emission Concentration Prediction},
author = {Zhenhao Tang and Shikui Wang and Xiangying Chai and Shengxian Cao and Tinghui Ouyang and Yang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.14496},
year = {2022}
}
备注
Accepted by Energy