摘要：为了提高脱硝系统入口NOx生成量模型的精度和泛化能力,在选择辅助变量的同时也应考虑变量时滞的影响,提出了一种基于条件互信息的变量-时滞联合选择方法。以条件互信息作为变量选择的依据,抑制辅助变量间相关性造成的信息冗余,同时考虑时滞对变量选择的影响,在选定辅助变量时对时滞进行联合估计,以最大化辅助变量集包含的有效信息。以某600MW燃煤电站的实际运行数据为算例,基于该联合选择方法和BP神经网络建立了NOx生成量模型。结果表明:与仅基于互信息或条件互信息进行变量选择相比,基于联合选择方法所建立的模型精度和泛化能力相对较好。

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