【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于數據處理領域，一種基于變分模態分解和集成學習的煙氣二氧化硫濃度預測方法。
技術介紹
1、燃煤過程中產生的大量二氧化硫，是空氣污染的主要來源之一。二氧化硫具有較強的腐蝕性和氧化性，能夠在大氣中轉化為硫酸鹽顆粒，形成酸雨，嚴重危害環境和人類健康。酸雨會導致土壤和水體酸化，破壞生態系統，危及動植物的生存。此外，二氧化硫還會對人類健康造成直接威脅，尤其是對呼吸系統和心血管系統的影響顯著，長期暴露可能引發哮喘、慢性支氣管炎等疾病。因此，減少二氧化硫的排放已成為全球環境保護的重要目標，工業中脫硫過程的必要性不言而喻。各國政府紛紛出臺嚴格的排放標準和法規，促使相關企業采用先進的脫硫技術，以實現可持續發展的目標。
2、盡管脫硫技術在實踐中得到了廣泛應用，但對其過程進行精確建模依然面臨巨大挑戰。首先，脫硫過程涉及復雜的化學反應和物理傳遞過程，不僅包括二氧化硫的吸收、氧化，還涉及吸收劑的再生和副產物的處理。這些過程高度非線性，具有時變性和多尺度特性，使得傳統的數學建模方法難以準確描述其動態行為。此外，工業現場的測量數據往往存在噪聲和不確定性，進一步增加了建模的難度。因此，建立一個能夠準確反映脫硫過程動態特性的模型，對于優化脫硫工藝和提高脫硫效率具有重要意義。
3、目前常用的脫硫過程建模方法主要包括機理模型和數據驅動模型。機理模型基于化學反應動力學和傳遞現象的基本原理構建，這類模型具有較好的解釋性，能夠提供關于系統行為的深入理解。然而，由于脫硫過程涉及復雜的化學反應和多相傳遞現象，模型參數難以準確獲取，且需要進行
4、插值法：插值法利用已知數據點在空間上的分布，通過計算未測點的數值來實現預測。雖然插值法簡單直觀，但由于脫硫過程的復雜性和數據的高維度性，插值法在處理大規模數據時表現出明顯的局限性，預測精度和魯棒性較差。
5、支持向量機回歸(svr)：svr是一種基于統計學習理論的回歸模型，通過尋找最佳超平面來進行預測。svr在處理小樣本和高維數據時具有優勢，然而，對于脫硫過程這樣復雜的非線性系統，svr的性能受限于核函數的選擇和參數的設置，難以全面捕捉系統的動態特性。
6、bp神經網絡：bp神經網絡是一種常用的人工神經網絡模型，通過多層感知器結構實現非線性映射。bp神經網絡在處理復雜非線性關系方面具有較強的能力，但其訓練過程容易陷入局部最優，且需要大量的訓練數據和計算資源。對于脫硫過程這種動態變化快、影響因素多的系統，bp神經網絡的預測精度和穩定性仍有待提高。
7、盡管數據驅動模型在某些方面能夠提供較好的預測效果，但由于脫硫過程的高度復雜性和動態變化特性，傳統的數據驅動模型難以全面準確地建模和預測。這種預測性能的局限性可能導致脫硫系統的運行參數設置不當，進而引發二氧化硫排放超標的嚴重后果。因此，亟需一種更為精確和魯棒的預測方法，以應對脫硫過程的復雜性和變動性。
8、針對現有方法的局限性，本專利技術提出了一種基于變分模態分解和集成學習的煙氣二氧化硫濃度預測方法。該方法首先使用變分模態分解技術將二氧化硫排放信號分解為多個內部模態函數，由于每個內部模態函數的帶寬處于一定范圍內，相比原始序列更易進行描述和分析。接下來，采用不同類型的預測模型組成集成模型，對每個子時間序列進行學習和預測，最后將各子序列的預測結果進行重組，得到最終的二氧化硫濃度預測值。該方法不僅提高了預測的精度，還能夠更好地捕捉二氧化硫排放的動態變化特性，對優化脫硫系統的運行參數和提高脫硫效率具有重要意義，從而有效減少二氧化硫的排放，保護環境和公眾健康。
技術實現思路
1、本專利技術提出了一種基于變分模態分解和集成學習的煙氣二氧化硫濃度預測方法，該方法以某燃煤火力發電廠內的煙氣脫硫過程作為研究對象。對于采集的排放煙氣二氧化硫濃度序列，采用變分模態分解法將該時間序列分解為多個內部模態函數。原始復雜信號包含多種頻率成分，直接對這些復雜信號進行建模可能需要考慮多個頻率的相互作用。而分解后的子時間序列對應于特定的頻率范圍或尺度，能夠有效簡化建模過程中對于頻率或尺度的處理。然后，使用前饋級聯神經網絡、長短期記憶網絡和自回歸積分滑動平均模型組成基礎學習器，選擇多層感知機作為元學習器，兩類學習器按照層級關系進行結合，完成集合模型的搭建。使用該集合模型分別對每個內部模態函數的動態特性進行學習，并得到該函數下的預測序列。通過將所有集成模型的預測序列進行重組，得到排放煙氣so2濃度的最終預測序列。
2、一種基于變分模態分解和集成學習的煙氣二氧化硫濃度預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
3、步驟1：煙氣脫硫系統內部署的連續排放監測系統和信息管理系統，分別完成對排放煙氣二氧化硫濃度的實時監控和數據采集。
4、步驟2：采用變分模態分解法對煙氣二氧化硫濃度對應的時間序列進行分解，得到多個頻率成分更加簡單的內部模態函數。
5、步驟3：對于每個分解的內部模態函數，分別訓練多個基礎學習器，并將所有基學習器的預測結果作為元學習器的訓練數據。使用上述生成的預測結果和原始目標值訓練元學習器，建立每個模態函數的集成模型。再將所有集成模型在測試集的預測值進行重組，得到排放煙氣二氧化硫濃度最終預測結果。
6、步驟4：使用性能指標(如：相關系數、平均絕對百分比誤差、均方根誤差)對所提預測方法的泛化性能進行測試。
7、本專利技術實施例的基于變分模態分解和集成學習的煙氣二氧化硫濃度預測方法。原始的二氧化硫濃度序列可能包含多個不同頻率、幅度和趨勢的成分，這使得建模變得復雜。通過模態分解，復雜信號被拆分成若干個單一模態的子序列，每個子序列通常代表某一特定頻率或模式，從而簡化了每個子序列的結構和特性。接下來，采用前饋級聯神經網絡、長短期記憶網絡和自回歸積分滑動平均模型組成集成模型，對每個內部模態函數進行學習和預測。最后，將各子序列的預測結果進行重組，得到排放煙氣二氧化硫濃度的最終預測值。該方法不僅提高了預測的精度，還能夠更好地捕捉二氧化硫排放的動態變化特性，對優化脫硫系統的運行參數和提高脫硫效率具有重要意義，從而有效減少二氧化硫的排放，保護大氣環境和公眾健康。
8、另外，根據本實施例的一種基于變分模態分解和集成學習的煙氣二氧化硫濃度預測方法，還具有如下附加的技術特征：
9、在步驟2中需要根據實際的脫硫過程數據，利用變分模態分解法對煙氣二氧化硫濃度對應的時間序列進行分解，獲得多個內部模態函數。該方法通過求解以下約束變分問題完成模態信號的提取。
10、
11、其中，uk表示信號的第k個分解模態，其對應的中心頻率表示為ωk，超參數k表示模態個數。將所本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于變分模態分解和集成學習的煙氣二氧化硫濃度預測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于變分模態分解和集成學習的煙氣二氧化硫濃度預測方法，其特征在于，根據實際脫硫過程的煙氣二氧化硫排放序列，對于該時間序列的模態成分進行分析；利用變分模態分解方法提取信號中的不同頻率成分，該方法通過求解以下約束變分問題完成模態信號的提取；
3.根據權利要求1所述的一種基于變分模態分解和集成學習的煙氣二氧化硫濃度預測方法，其特征在于，使用不同類型的預測模型作為基礎學習器和元學習器，構建具有具有層級結構的集成學習模型，對所提取的內部模態函數進行學習，完成排放煙氣二氧化硫濃度的預測；
4.根據權利要求3所述的一種基于變分模態分解和集成學習的煙氣二氧化硫濃度預測方法，其特征在于，在所設計的集成模型中，基礎學習器分別選擇為長短期記憶網絡、前饋級聯神經網絡和自回歸積分滑動平均模型；長短期記憶網絡通過引入門控機制能夠對長期信息進行有效維護，能夠有效捕捉和記憶長時間序列中的重要信息；設xt為t時刻下的輸入向量，ct為元胞狀態，ht和ht-1分別
...【技術特征摘要】
1.一種基于變分模態分解和集成學習的煙氣二氧化硫濃度預測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于變分模態分解和集成學習的煙氣二氧化硫濃度預測方法，其特征在于，根據實際脫硫過程的煙氣二氧化硫排放序列，對于該時間序列的模態成分進行分析；利用變分模態分解方法提取信號中的不同頻率成分，該方法通過求解以下約束變分問題完成模態信號的提取；
3.根據權利要求1所述的一種基于變分模態分解和集成學習的煙氣二氧化硫濃度預測方法，其特征在于，使用不同類型的預測模型作為基礎學習器和元學習器，構建具有具有層級結構...
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