基于MMI-PCA-KLPP二次降维和模糊树模型的NO_X浓度软测量方法

针对火电厂气体分析仪测量存在滞后和NO_X软测量不准确的问题,提出了一种基于改进互信息-主成分分析-核局部保持投影(MMI-PCA-KLPP)二次降维和模糊树模型(FT)的NO_X浓度软测量方法。首先对样本进行剔除离群点等预处理,再通过查阅文献大体确定模型的输入变量,并采用MMI方法对输入变量进行降维处理;针对MMI降维后依然有较多输入变量的问题,综合考虑了样本全局结构特性和局部结构特性,用PCA-KLPP方法对MMI降维后的变量二次降维;最后针对二次降维后的数据,基于模糊树算法建立了NO_X软测量模型。实验结果表明,模糊树模型精度高且泛化能力强,结合MMI-PCA-KLPP二次降维处理后,大大缩短了模型的训练时间且精度未出现较大程度的降低。