燃煤锅炉NOx排放预测：支持向量机与BP神经网络的比较

"基于支持向量机和BP神经网络的燃煤锅炉NOx排放预测" 本文是一篇研究论文，探讨了如何使用两种不同的机器学习方法——支持向量机（Support Vector Machine, SVM）和反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network, BPNN）来预测燃煤锅炉的NOx排放。研究在660MW燃煤锅炉的热态实验数据基础上进行，旨在建立准确的NOx排放预测模型，以帮助燃煤电站更好地控制氮氧化物排放，满足日益严格的环保标准。 首先，BP神经网络因其在复杂非线性问题中的优秀表现被广泛应用。然而，BP神经网络存在训练时间长、容易陷入局部最优等问题。为解决这些问题，研究者采用了动量法对BP神经网络进行改进，以加速其收敛速度并提高预测精度。 其次，支持向量机是一种监督学习算法，尤其适合处理小样本和高维数据。在本研究中，SVM被用于构建NOx排放的预测模型，并通过优化核函数及其参数c和g来提升模型性能。SVM模型的平均相对误差为1.37%，显示出较高的预测精度和泛化能力。 通过对两种模型的仿真结果进行对比分析，研究发现支持向量机建立的NOx排放模型在收敛速度和预测准确性上优于BP神经网络模型。这意味着SVM方法可能更适合于燃煤锅炉NOx排放的预测任务，因为它可以更快地找到全局最优解，且预测结果的误差更小。 氮氧化物（NOx）的排放是环境问题的重要组成部分，尤其在火电厂中，其排放量的控制直接影响到空气质量。因此，对NOx排放的精确预测对于实施有效的减排策略至关重要。通过支持向量机和BP神经网络的研究，本文为燃煤电站提供了更高效、更精确的预测工具，有助于实现低氮燃烧改造和脱硝装置的优化配置，从而降低环境污染。 该研究对燃煤电站的运行管理和环境保护具有实际指导意义，同时也为其他类似排放预测问题提供了参考。未来的研究可能进一步探索更多先进的预测模型和优化方法，以适应更复杂的排放控制需求。