基于改进分布式极限学习机的电站锅炉NO_x排放预测算法

发布时间：2018-12-24 12:08

【摘要】：提出了一种改进的分布式极限学习机的电站锅炉NO_x排放特性建模方法。引入分布式和岭回归理论,提升了极限学习机预测算法的泛化性能和预测准确率。采用改进的MapReduce编程框架对提出的算法模型进行并行化改进,提高其处理大数据的能力。选用某660 MW电站锅炉提供的真实运行数据进行分析,并在Hadoop集群上进行实验,结果表明该模型对NO_x排放有着较好的拟合和预测能力,且提出的算法具有优异的并行性能。
[Abstract]:An improved modeling method for NO_x emission characteristics of utility boilers based on distributed extreme learning machine is presented. The theory of distributed and Ridge regression is introduced to improve the generalization performance and prediction accuracy of LLM prediction algorithm. The improved MapReduce programming framework is used to improve the parallelization of the proposed algorithm model to improve its ability to deal with big data. The real operation data provided by a 660MW utility boiler is analyzed and tested on a Hadoop cluster. The results show that the model has a good ability to fit and predict NO_x emissions, and the proposed algorithm has excellent parallel performance.
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;
【基金】：山西省自然科学基金资助项目(2014011018-2) 山西省回国留学人员科研资助项目(2015-045) 神经网络协同遗传算法高效筛选镍基甲烷化催化剂研究(21606159)
【分类号】：TM621.2;TP18

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7 陈宝，

本文编号：2390598