基于变量选择的电站燃煤锅炉NO_(x)排放浓度预估

针对电站燃煤锅炉NOx排放浓度存在测量迟延的情况,提出了基于互信息和长短期记忆神经网络相结合的电站燃煤锅炉NO_(x)排放浓度预测模型。首先,利用互信息计算出候选输入变量与输出变量NO_(x)浓度之间的延迟时间,并引入最大相关最小冗余算法,筛选出最优特征子集,将最优特征子集作为LSTM模型的输入,建立了锅炉NO_(x)排放浓度预测模型。仿真结果表明,所建模型的测试集均方根误差为4.626 mg/m^(3),平均绝对误差为3.836 mg/m^(3),与未经变量选择和未考虑时延的LSTM模型相比,预测精度显著提高。