【摘 要】
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针对电厂燃煤机组SO2污染物排放问题，提出一种基于互信息（Mutual Information， MI）和粒子群寻优（Particle Swarm Optimization，PSO）的长短期记忆网络（Long Short-Term Memory， LSTM）预测模型。利用MI筛选出与SO2入口浓度相关性较高的辅助变量，以实现辅助变量的降维。其次，通过PSO确定LSTM的最优参数组合，降低LSTM训
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针对电厂燃煤机组SO2污染物排放问题，提出一种基于互信息（Mutual Information， MI）和粒子群寻优（Particle Swarm Optimization，PSO）的长短期记忆网络（Long Short-Term Memory， LSTM）预测模型。利用MI筛选出与SO2入口浓度相关性较高的辅助变量，以实现辅助变量的降维。其次，通过PSO确定LSTM的最优参数组合，降低LSTM训练成本。最终，将选定的辅助变量作为PSO-LSTM的输入，实现对主导变量SO2浓度的预测。选取火电厂现场DCS数据作为测试数据，以检验模型在真实状况下的应用表现。实验结果显示，所建模型的均方根误差为1.1143、平均相对误差为0.0283，表明其预测精度远高于传统预测模型。
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