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| 基于贝叶斯优化—随机森林回归的燃煤锅炉NOx预测模型 | |
| 作者姓名： | 孙胡彬 杨建国 金宏伟 屠海彪 周晓亮 赵虹 |
| 作者单位： | 1. 浙江大学能源清洁利用国家重点实验室;2. 浙江浙能台州第二发电有限责任公司;3. 杭州集益科技有限公司 |
| 摘 要： | 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NOx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δMAPE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δMAPE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。 |
| 关 键 词： | NOx 预测模型 随机森林 贝叶斯优化 |