文献类型：期刊文章

作　　者：秦天牧[1] 刘吉臻[1] 方连航[2] 刘红岩[2] 杨婷婷[1] 吕游[1]

机构地区：[1]华北电力大学控制与计算机工程学院,新能源电力系统国家重点实验室,北京102206 [2]海南电力技术研究院,海口570203

出　　处：《动力工程学报》

基　　金：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2015XS69,2016MS47);中国南方电网公司科技资助项目(073000KK51140001)

年　　份：2016

卷　　号：36

期　　号：9

起止页码：726-731

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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.

关 键 词：烟气脱硝 偏互信息  支持向量机 变量选择  数据建模

分 类 号：TK39]