基于贝叶斯优化—随机森林回归的燃煤锅炉NOx预测模型

根据某超超临界1 050 MW燃煤机组实际运行数据,采用随机森林(RF)算法建立燃煤锅炉炉膛出口烟气中NO_x质量浓度预测模型,并利用贝叶斯优化(BO)进行超参数寻优,将BO-RF模型与网格搜索优化的RF模型(GSO-RF)进行对比。为了更好地评价预测模型,以平均绝对百分比误差δ_MAPE和决定系数R²作为评价指标,将所建立的BO-RF模型与目前常见的基于贝叶斯优化的BP神经网络(BO-BPNN)模型、最小二乘支持向量机(BO-LSSVM)模型进行比较。结果表明：BO-RF模型比GSO-RF模型的预测精度更高,且BO-RF模型的δ_MAPE为1.478%,R²为0.916 2,均优于BO-BPNN模型和BO-LSSVM模型的预测结果,证明BO-RF模型具有更高的预测精度和更优的泛化性能。