基于改进偏互信息的火电厂SCR脱硝系统建模

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由于传统偏互信息(PMI)法利用条件期望计算回归值时计算误差较大,会对筛选正确率产生不利影响,将插值法应用于回归值的计算,提出了改进偏互信息(IPMI)法并利用Benchmark验证方法的有效性.将IPMI法应用于火电厂SCR脱硝系统,选取出最优变量集作为支持向量机(SVM)模型的输入,并利用现场历史数据建立了IPMI-SVM模型,将其与传统SVM方法进行了对比.结果表明:IPMI-SVM模型具有较高的预测精度,IPMI法可有效提高模型的泛化能力和鲁棒性,降低了模型复杂度.
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