調節ボイラーの機器測定は遅れており、制御システムは常に制御対象よりも遅れています。運転中のボイラーの排出口のNO_x排出量の動向を事前に把握するために、短期間でのNO_x排出を迅速かつ正確に予測する必要があります。運転データを基に、1,000 MWボイラーの排出NO_xの予測モデルを構築するために、ランダムフォレスト（RF）アルゴリズムを使用し、さらに、ボイラーの特性を選択するためにスピアマン係数を使用してモデル計算時間をさらに短縮しました。その結果、ランダムフォレストモデルの予測の平均二乗誤差は10.182 mg/m³であり、決定係数は0.913であり、特徴選択に基づくランダムフォレストモデル構造がボイラーのNO_x動向を事前に予測できることを示しています。

調節ボイラー; ランダムフォレスト; スピアマン係数; 事前予測; 出口NO_x