基于集成学习方法的电站锅炉NOx排放预测研究

目录

摘要

第1章绪论

1．1研究背景及意义

1．2锅炉NOx排放预测国内外研究现状

1．2．1基于人工神经网络的NOx预测模型

1．2．2基于支持向量机的NOx预测模型

1．2．3基于深度学习的NOx预测模型

1．3集成学习国内外研究现状

1．4论文的组织结构

第2章NOx生成机理分析及数据预处理

2．1NOx生成影响因素分析

2．2SCR脱硝原理

2．3锅炉结构介绍

2．4数据采集与清洗

2．5辅助变量的选取

2．6数据变换

2．7数据划分及模型评价标准

2．8本章小结

第3章基模型的建立

3．1实验硬件配置和软件环境

3．2基模型的选择

3．3基于GRU模型的建立

3．3．1GRU模型理论介绍

3．3．2GRU模型参数整定

3．4基于CNN模型的建立

3．4．1CNN模型理论介绍

3．4．2CNN模型参数整定

3．5基于MLR模型的建立

3．6本章小结

第4章基于Stacking集成模型的建立

4．1集成学习概述

4．2Stacking方法预测原理

4．3预测结果分析

4．5本章小结

第5章基于Blending集成模型的建立

5．1Blending方法的预测原理

5．2预测结果分析

5．3不同数据集上泛化能力的验证

5．4两种集成方法对比分析

5．4本章小结

结论与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

声明

致谢