基于样本优选的集成学习在脱硫优化中的应用

摘要

基于实际电厂的大量脱硫数据,删除初始脱硫数据库中异常值和非稳态值,提取与输出相关系数较高的集成学习模型输入参数,采用改进的基于随机采样和聚类采样的集成学习算法,建立预测脱硫塔循环泵开启台数的集成学习模型,研究分类问题中样本不均衡、优选样本评价标准缺失和脱硫优化的问题.结果显示,与改进前模型相比,改进后的集成学习模型总体预测准确度提升了33%,并且基于聚类的采样略优于随机采样.此外,对单一类别预测的召回率进行分析,对比不同算法对少数类和多数类的召回率,结果显示2种改进的采样方法对少数类的预测有较大的提升,预测的召回率大于90%,对多数类的预测也有一定的提升效果.讨论泵组合作为模型输出时,其样本分布和模型精度的差异.