Прогнозирование и управление выбросами оксидов азота из дымовых газов котельных имеет существенное влияние на экономическую эффективность станций и борьбу с загрязнением окружающей среды. Для повышения точности модели прогнозирования выбросов оксидов азота в этой статье предлагается метод моделирования выбросов оксидов азота из дымовых газов котельных на основе множества моделей, объединенных в кластер. Во-первых, пространство данных разделяется на основе высоких и низких выбросов оксидов азота, путем взвешивания переменных на основе анализа взаимосвязи и иерархического кластерного анализа на основе энтропии информации для определения переменных, участвующих в кластеризации, затем с помощью предложенного алгоритма множественной моделирующей кластеризации (VMSC) происходит кластеризация и получается матрица принадлежности подпространствам, наконец, с помощью метода наименьших квадратов для объединения принадлежности проводится интеграция моделей методом опорных векторов наименьших квадратов (LS-SVM) подпространств. Результаты имитационного моделирования показывают, что алгоритм VMSC с использованием объединения нечеткой кластеризации FCM и руководимой генетическим алгоритмом нечеткой кластеризации (GA-SFCM) улучшил точность моделирования, превзошел производительность отдельных моделей.

множественная модель, кластеризация, GA-SFCM, LS-SVM, руководимая нечеткая кластеризация, выбросы NOx