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基于压缩感知最小二乘支持向量机的NO_x软测量模型
随着经济的发展和社会的进步，环境保护成为了人们越来越关注的话题之一。其中，空气污染是影响人类健康和环境质量的一个重要因素。空气中的污染物种类繁多，其中氮氧化物（NO_x）是其中一种重要的污染物。
为了减轻NO_x对环境和人类健康造成的影响，许多工业企业在生产过程中增加了相应的处理设备，如氮氧化物排放控制设备。这些设备对于确保环境和人类健康的保护具有重要作用。但是，由于设备的使用成本以及对空气污染的规定越来越严格，企业普遍需要使用更高效的监测和控制手段来提高排放控制的精度和效率。
NO_x软测量是一种常用的监测和控制手段，它可以通过采集大量的过程变量来建立模型，并预测NO_x的浓度。传统的NO_x监测方法主要依赖于专业的仪器和测量设备。但是，这些设备通常成本比较高，维护和安装成本也相对较高。此外，它们还需要较长的时间来进行分析和测量。因此，开发一种基于压缩感知最小二乘支持向量机的NO_x软测量模型，可以达到更精确、更快速的测量效果。
压缩感知技术是一种新型的信号处理技术，近年来得到了广泛的应用。其主要思想是在保证信号数据质量的前提下，通过降低数据的采样率来达到压缩和节约传输成本的目的。最小二乘支持向量机则是在机器学习中广泛使用的一种模型，它可以通过对训练数据进行分类和回归来进行模型训练和建模。
本文提出一种基于压缩感知最小二乘支持向量机的NO_x软测量模型。该模型主要基于两项技术：压缩感知技术和支持向量机技术。首先，我们使用压缩感知技术对原始数据进行压缩处理，以减少需要处理的数据量和降低传输成本。然后，我们使用最小二乘支持向量机对压缩后的数据进行训练和建模，从而预测NO_x的浓度。
在实验中，我们采用了NO_x排放过程中的典型控制参数，如氧气浓度、燃烧室温度等，作为模型输入变量。将这些变量传入模型后，我们可以通过分析和研究得出NO_x浓度。实验结果表明，我们提出的压缩感知最小二乘支持向量机模型能够在保证精度的前提下，显著降低传输成本和处理时间，提高了NO_x软测量的效率和准确性。
总之，本文基于压缩感知最小二乘支持向量机，提出了一种高效、准确的NO_x软测量模型。该模型可成为现有NO_x监测技术的有效补充，可以在减少测量成本的同时，提高排放控制的准确性和效率。未来，我们将进一步优化该模型，以适应更高级别的监测和控制要求。