《表4 时延相关性分析表：考虑时延特征的燃煤锅炉NO_x排放深度学习建模》

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《考虑时延特征的燃煤锅炉NO_x排放深度学习建模》

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由于锅炉是一个大时延系统，所以在燃烧过程中各个相关变量的燃烧数据与NOx的实时生成数据之间存在时间延迟，为了研究2.1节选择出的相关变量与NOx排放量之间的时间延迟，采用Pearson相关系数法对选定的12个输入与NOx排放量进行了时延相关性分析。根据现场工程师经验，锅炉内部燃烧过程在10min内已经完成，因此选定10min内的12个输入与输出进行时间相关性分析。对12个输入变量的当前时刻及其之前10min内的每分钟数据与当前时刻的NOx输出数据进行相关性分析，找出与当前时刻NOx输出相关性最大的时刻作为最终实验输入。表4为10min内12个输入变量与输出之间的时延相关性分析，选择相关性显著系数最大时刻对应的数据作为最终预测模型输入。从表4中可以看出，不同变量与NOx实时输出之间存在不同时间延迟，选用与NOx输出之间相关性最大的时刻作为实验输入对建立准确的预测模型具有重要意义。