改进分布式极限学习机在电站锅炉NOx排放预测中的应用

"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" 本文提出了一种创新的方法，用于预测电站锅炉的NO_x排放特性，即采用改进的分布式极限学习机模型。NO_x排放是电站锅炉运行过程中产生的一种有害气体，对其进行有效预测有助于优化燃烧过程，降低环境污染，并确保电厂的环保合规性。传统的机器学习模型可能在处理海量数据时面临挑战，而分布式极限学习机（Distributed Extreme Learning Machine, DELM）通过引入分布式计算和岭回归理论，有效地提高了预测算法的泛化能力和预测准确性。 极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一种快速的单隐藏层前馈神经网络训练算法，它通过随机初始化隐层节点权重来简化学习过程。然而，原始的ELM在处理大规模数据集时可能存在效率问题。因此，文章中提出了一个改进的MapReduce编程框架，以实现DELM的并行化，这显著增强了算法处理大数据的能力。MapReduce是一种分布式计算模型，能够将大规模任务分解为多个子任务，分别在不同的计算节点上执行，然后合并结果。 在实际应用中，研究者使用了某660MW电站锅炉的真实运行数据进行建模和验证。这些数据包含了各种影响NO_x排放的关键参数，如燃料类型、燃烧温度、氧气含量等。通过在Hadoop集群上进行实验，结果显示，改进后的DELM模型对NO_x排放的拟合和预测表现优秀，显示出良好的预测性能。 此外，文章还强调了提出的算法在并行性能上的优势。在大数据环境下，这种并行化能力使得模型能够在较短的时间内完成训练和预测任务，这对于实时监控和控制电站锅炉的NO_x排放至关重要。 总结起来，这篇文章介绍了一种结合分布式计算和岭回归的改进DELM模型，用于电站锅炉NO_x排放的预测。该模型不仅提高了预测精度，而且具备处理海量数据的能力，对于实现电站环保管理和控制提供了有力的工具。通过实际案例的验证，该方法在预测性能和并行计算效率上都表现出优越性，为电力行业的环保技术发展提供了新的思路。