基于动态相关向量回归的燃煤锅炉烟气NO_x浓度预测模型

针对NO_x的生成过程的高度非线性、强相关性以及动态特征,提出一种基于互信息和动态相关向量回归的烟气NO_x浓度预测模型。依托某660 MW燃煤锅炉的历史运行数据,建立动态相关向量回归模型。通过和相关向量回归、人工神经网络、极限学习机模型以及动态支持向量回归模型对比分析,提出的NO_x浓度预测模型动态跟踪性能好,预测准确性高,为锅炉燃烧参数调整和SCR系统动态优化提供了基础。