摘要
本发明公开了一种基于虚拟样本生成的燃煤电厂碳排放预测方法及装置,预测方法包括:利用皮尔逊相关系数对燃煤机组生产数据进行特征选择以获得原始数据集;利用获得的原始数据集,初始化随机森林模型;利用获得的原始数据集和初始化的随机森林模型,构建虚拟样本集;虚拟样本集包括虚拟样本的输入和虚拟样本的输出;利用t分布随机邻域嵌入和插值算法,由获得的原始数据集生成虚拟样本的输入;利用获得的原始数据集和生成的虚拟样本输入得到虚拟样本的输出;集成构建的虚拟样本集和获得的原始数据集,重构随机森林模型。本发明通过扩充样本集训练随机森林模型,提高燃煤电厂碳排放预测模型的精度。
技术关键词
燃煤电厂碳排放
随机森林模型
样本
皮尔逊相关系数
燃煤机组
插值算法
特征选择
重构模型
数据
梯度下降法
邻域
处理器
预测装置
程序
排放量
变量
误差
系统为您推荐了相关专利信息
海上风电功率预测
前馈神经网络
注意力机制
海上风电场发电
编码器
数据识别方法
像素点
瞄准镜
新图像数据
图像识别模型
融合建模方法
文本
多头注意力机制
语义特征
多模态情感分析
泄漏检测方法
供水管道
卷积神经网络模型
线性滤波器
训练样本数据