基于互信息变量选择的SCR烟气脱硝系统非线性自回归神经网络建模.docx

基于互信息变量选择的SCR烟气脱硝系统非线性自回归神经网络建模
随着环境保护意识的不断提高，SCR烟气脱硝系统逐渐得到广泛的应用。而对于这种系统，建立有效的预测模型能够帮助工程师更好地管理和控制系统的运行情况。在这个背景下，本文将重点讨论基于互信息变量选择的SCR烟气脱硝系统非线性自回归神经网络（NNAR）建模。
SCR烟气脱硝系统的基本原理是通过在烟气中加入选择性催化还原剂来催化氮氧化物与氨水在催化器内的还原反应，从而将氮氧化物还原为氮气和水。为了建立有效的预测模型，需要选择合适的变量作为输入。在这里，我们选择了主要的输入变量包括烟气进口氮氧化物浓度、氨水进口浓度、反应器进口温度、反应器进口压力等。
在选取输入变量后，我们需要确定它们之间的关系。这里，我们采用了互信息作为衡量变量之间相关性的指标。互信息是一个非线性的指标，它可以更好地反映变量之间的非线性关系，因此特别适用于建立非线性模型。在实际建模中，我们首先计算所有变量之间的互信息，并选取互信息值较高的变量作为输入变量。通过这样的方式，我们就可以得到一组能够更好地描述SCR烟气脱硝系统的输入变量。
接下来是神经网络模型的建立。神经网络模型可以有效地处理非线性问题，因此被广泛用于建立非线性模型。而在这里，我们选用了非线性自回归神经网络（NNAR）进行建模。NNAR模型可以更好地反映变量之间的时序关系，因此特别适用于时间序列预测。在实际建模中，我们将选取的输入变量作为NNAR模型的输入，将SCR烟气脱硝系统的出口氮氧化物浓度作为NNAR模型的输出。通过训练神经网络模型，并使用测试数据进行验证，我们可以得到一个具有较高预测精度的模型。
总之，本文重点讨论基于互信息变量选择的SCR烟气脱硝系统NNAR建模。通过选择合适的输入变量，并利用神经网络模型进行训练和验证，可以得到一个具有较高预测精度的模型。这种方法应用于实际工程中，可以帮助工程师更好地监测和控制SCR烟气脱硝系统的运作情况，提高系统的运行效率和稳定性，同时也能够更好地保护环境和人民的健康。