一种基于遗传算法和信息指数的运行数据选择方法

本发明提供一种基于遗传算法和信息指数的运行数据选择方法，首先，利用信息指数衡量数据的变化跨度、分布状态和信息冗余，确保所选数据具备较高的信息含量。其次，通过遗传算法的二进制编码、选择、交叉、变异等操作，从预处理后的数据中搜索典型运行数据作为训练集，建立SCR模型。在模型运行过程中，当出现数据异常或预测精度下降时，系统可通过自适应管理机制更新数据集，保持模型的适应性和长期有效性。与传统的数据选择方法相比，本发明能够更科学、有效地选择具有较高信息价值的数据，提升预测精度，优化NOx排放控制策略，降低环境污染，并提高催化剂的使用效率，具有显著的环境效益和经济效益。