基于特征選擇的IPSO-GRU脫硫系統(tǒng)出口SO2濃度預(yù)測(cè)模型
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>512 K
標(biāo)簽： 預(yù)測(cè)模型 mRMR 改進(jìn)粒子群
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文檔介紹： 針對(duì)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(shí)檢測(cè)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(cè)模型。通過最大相關(guān)最小冗余(minimum Redundancy and Maximum Relevance，mRMR)算法對(duì)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(cè)模型的輸入。針對(duì)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(duì)模型參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，以降低 GRU的訓(xùn)練成本。最終實(shí)現(xiàn)對(duì)脫硫系統(tǒng)出口二氧化硫濃度的預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)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(cè)精度更高，在工程實(shí)際中更具應(yīng)用價(jià)值。
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