【摘 要】
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为了能够准确地预测电厂锅炉的NOx排放量质量浓度,以某电厂330 MW亚临界循环流化床锅炉为研究对象,利用灰狼优化算法（GWO）和核极限学习机（KELM）进行综合建模,并将该模型的预测值
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为了能够准确地预测电厂锅炉的NOx排放量质量浓度,以某电厂330 MW亚临界循环流化床锅炉为研究对象,利用灰狼优化算法（GWO）和核极限学习机（KELM）进行综合建模,并将该模型的预测值与基本极限学习机、粒子群算法和风驱动算法优化的极限学习机模型预测值进行比较。结果表明：新的双种群灰狼算法（DGWO）可以更好地找到优化参数,同时新的核极限学习机模型具非常良好的预测精度和泛化能力,可以准确、高效地预测电站锅炉的NOx排放量。
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