【摘 要】
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针对选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝系统中输入变量的多尺度特性及时变特性问题,将核偏最小二乘与多核学习相结合,同时引入自适应模型更新策略,提出
【机 构】
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新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学);
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划项目(973计划)(2012CB215203);北京高等学校青年英才计划项目(YEPT0705)~~
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针对选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝系统中输入变量的多尺度特性及时变特性问题,将核偏最小二乘与多核学习相结合,同时引入自适应模型更新策略,提出了自适应多尺度核偏最小二乘(self-adaptive multi-scale KPLS,SMKPLS)方法。通过优化算法确定每个自变量对应的核函数宽度,然后利用多尺度核偏最小二乘方法建立非线性模型,采用自适应模型更新方法对模型进行更新。将该方法应用于SCR脱硝系统建模,并与其他建模方法进行对比,结果表明,SMKPLS预测精度明显高于其他模型,计算时间远小于其他模型,具有更好的泛化能力及鲁棒性。
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