基于特征選擇的IPSO-GRU脫硫系統(tǒng)出口SO2濃度預(yù)測模型
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：512 K
標(biāo)簽： 預(yù)測模型 mRMR 改進(jìn)粒子群
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文檔介紹： 針對燃煤電廠在吹掃等過程中脫硫系統(tǒng)出口 SO2濃度的不能及時檢測的問題,，提出了一種基于特征選擇的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化門控循環(huán)單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(IPSO-GRU)的脫硫系統(tǒng)出口 SO2濃度預(yù)測模型,。通過最大相關(guān)最小冗余(minimum Redundancy and Maximum Relevance,，mRMR)算法對采集的目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,，挑選出合適的變量,，隨后將選定的變量作為 IPSO-GRU預(yù)測模型的輸入,。針對門控循環(huán)單元(Gated Recurrent Unit,，GRU)模型關(guān)鍵超參數(shù)難以確定的問題,，使用改進(jìn)粒子群(Improved Particle Swarm Optimization,，IPSO)算法對模型參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，以降低 GRU的訓(xùn)練成本,。最終實現(xiàn)對脫硫系統(tǒng)出口二氧化硫濃度的預(yù)測,。實驗結(jié)果表明，所提模型與傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比預(yù)測精度更高,，在工程實際中更具應(yīng)用價值,。
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