PLS-DBN模型：基于变量选择的深度置信神经网络预测锅炉烟气NOx排放

"该资源是一篇关于利用变量选择的深度置信神经网络(DBN)预测锅炉烟气NOx排放的研究论文。文章指出，通过偏最小二乘法(PLS)进行变量重要性分析，筛选出对NOx排放影响最大的变量，然后用这些变量构建DBN模型，以提高预测准确性。在660MW机组锅炉的数据集上，PLS-DBN模型相比于最小二乘支持向量机(LSSVM)、DBN和误差反向传播神经网络(BPNN)模型，显示出更高的预测精度和泛化能力。" 文章详细介绍了如何利用机器学习技术来解决工业领域中的一个重要问题——锅炉烟气中的氮氧化物(NOx)排放预测。NOx排放是环境污染的主要因素之一，准确预测其排放量有助于优化燃烧过程，降低选择性催化还原(SCR)脱硝的成本。作者提出了一种结合偏最小二乘法(PLS)和深度置信神经网络(DBN)的方法。 PLS是一种统计学方法，用于处理多元线性回归中的多重共线性问题，它可以分析变量之间的关系并确定哪些变量对目标变量有最大影响。在此研究中，PLS被用来分析燃煤锅炉的实际数据，计算出变量重要性投影指标(Vip)，从而筛选出对NOx排放最具影响力的20个变量。 深度置信网络(DBN)是一种无监督学习的深度学习模型，由多个受限玻尔兹曼机(RBM)层堆叠而成，常用于特征学习和预训练。通过PLS筛选的变量作为DBN的输入，构建了PLS-DBN模型，该模型在训练集和测试集上的预测误差较小，表明其在NOx排放预测上具有较高的准确性。 为了验证PLS-DBN模型的性能，文章将其与LSSVM、DBN和BPNN模型进行了比较。实验结果显示，PLS-DBN模型在训练集和测试集上的均方根误差小于2%的预测准确率分别达到了0.940和0.714，这表明其在预测精度和泛化能力上优于其他模型。 这项研究强调了变量选择在深度学习模型构建中的重要性，并展示了PLS-DBN模型在锅炉烟气NOx排放预测中的优越性能。这种方法不仅有助于环保，也有助于提升火电厂的运营效率，为工业领域的环境监测和控制提供了新的思路。