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基于聚类与加权连接的锅炉NOx排放量多模型建模
基于聚类与加权连接的锅炉NOx排放量多模型建模
摘要：随着环境保护意识的提高，锅炉NOx排放量的减少已成为一个重要的环境问题。针对锅炉NOx排放量的多模型建模问题，本文提出了一种基于聚类与加权连接的方法。首先，利用聚类算法对锅炉NOx排放量数据进行分组，然后针对每个分组建立一个单模型。接下来，通过加权连接的方法将各个单模型进行集成，并得到最终的多模型。实验结果表明，该方法能够有效地预测锅炉NOx排放量。
关键词：锅炉NOx排放量，聚类算法，加权连接，多模型建模
1.引言
锅炉NOx排放量是造成空气污染的主要源之一，对人体健康和环境造成了严重的威胁。因此，减少锅炉NOx排放量成为了一个迫切的问题。传统的建模方法往往只能得到一个全局的模型，无法很好地描述不同情况下的NOx排放量。因此，本文提出了一种基于聚类与加权连接的锅炉NOx排放量多模型建模方法。
2.方法
2.1聚类算法
聚类是将相似的样本聚集到一起，不相似样本分开的一种方法。本文选择K-means算法作为聚类方法，将锅炉NOx排放量数据划分为若干个簇。
2.2单模型建立
对于每个簇，本文使用支持向量回归机（SVR）建立一个单模型。SVR是一种常用的机器学习方法，能够通过非线性变换将数据映射到高维空间，并进行回归分析。
2.3加权连接
为了得到最终的多模型，本文采用加权连接的方法。具体而言，对于测试样本，先根据其特征向量判断它属于哪个簇，然后通过该簇对应的单模型进行预测，最后使用加权平均的方式得到最终的预测结果。
3.实验结果
本文对某锅炉NOx排放量数据进行了实验。首先使用K-means算法将数据分为5个簇，然后对每个簇建立一个SVR模型。最后，对测试数据进行预测，并使用加权连接的方法得到最终的预测结果。实验结果表明，该方法能够精确地预测锅炉NOx排放量。
4.结论
本文提出了一种基于聚类与加权连接的锅炉NOx排放量多模型建模方法。通过将锅炉NOx排放量数据分为若干个簇，并建立对应的单模型，再通过加权连接的方法得到多模型，能够更好地描述不同情况下的NOx排放量。实验结果表明，该方法能够有效地预测锅炉NOx排放量，为减少空气污染提供了一种有效的方法。
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