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基于CEEMDAN-PCA-BiGRU的NO_(x)排放量预测: 收藏
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引用; 《电工技术》2023年第22期 97-101页; 作者：张秋蓉陈沛蓥于湃华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206; NO_(x)排放量预测是优化NO_(x)减排的重要手段。设计了一种采用自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)与主成分分析(PCA)优化双向门控循环单元(BiGRU)输入的NO_(x)排放量预测模型。针对NO_(x)排放急剧变化和波动大的特点,采用CEEMDA...; NO_(x)排放量预测是优化NO_(x)减排的重要手段。设计了一种采用自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)与主成分分析(PCA)优化双向门控循环单元(BiGRU)输入的NO_(x)排放量预测模型。针对NO_(x)排放急剧变化和波动大的特点,采用CEEMDAN将出口NO_(x)含量分解为若干本征模态分量,再通过PCA方法对这些分量与其他电厂运行历史数据进行数据降维,最后将降维后的数据输入BiGRU进行训练,得到NO_(x)排放量的预测值。以国内某火电厂的真实数据进行的仿真实验表明,所提出的方法具有较高的预测性能。; 来源：详细信息评论

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