基于MATLAB的极端随机树排烟温度预测

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🔥 内容介绍

一、排烟温度预测的应用背景与技术需求

排烟温度作为工业锅炉、燃气轮机、内燃机等热力设备的核心运行指标，直接关联设备能效与安全：过高的排烟温度会导致热损失增加（如锅炉排烟温度每升高 10℃，热效率约下降 0.5%），还可能引发烟道腐蚀、设备过热损坏等风险；而过低的排烟温度则易造成烟气冷凝结露，加剧管道腐蚀。在实际工况中，排烟温度受多重因素耦合影响（如燃料类型、负荷率、过量空气系数、受热面清洁度等），传统预测方法存在明显局限：

1. 机理模型的局限性：基于热平衡方程的机理模型需依赖精准的设备结构参数（如受热面面积、传热系数），但工业现场中受热面结垢、磨损等问题会导致参数动态变化，使模型预测误差大幅增加（通常＞8%）；

1. 传统机器学习模型的短板：线性回归、BP 神经网络等模型难以捕捉排烟温度与影响因素间的复杂非线性关系，且易受异常工况数据（如负荷突变、传感器波动）干扰，泛化能力不足；

1. 实时性需求难以满足：热力设备运行工况动态变化（如锅炉负荷每 5-10 分钟调整一次），需预测模型具备快速响应能力，而传统模型训练周期长（数小时至数天），无法适配实时调控需求。

极端随机树（Extreme Random Trees，ERT）作为集成学习算法的重要分支，通过构建多棵随机决策树并引入更强的随机性，具备非线性拟合能力强、抗干扰性好、训练与预测速度快的优势，为排烟温度精准、实时预测提供了理想解决方案。

二、核心算法原理：极端随机树（ERT）的建模机制

2.1 ERT 的算法本质与核心优势

ERT 基于随机森林（RF）改进而来，二者均通过 “多树集成” 降低单棵决策树的过拟合风险，但 ERT 通过引入两大关键改进，进一步提升了模型性能：

1. 更强的随机性引入：

• 随机森林在构建每棵树时，通过 “随机特征选择”（每个节点仅从部分特征中选择最优分裂点）引入随机性；

• ERT 在此基础上增加 “随机分裂点生成”：不通过计算信息增益（如 Gini 系数、熵值）选择最优分裂点，而是在特征的取值范围内随机生成分裂点，仅选择其中最优的一个用于节点分裂。这种更强的随机性大幅减少了树与树之间的相关性，提升了集成模型的泛化能力。

1. 无 bootstrap 抽样：

• 随机森林采用 bootstrap 抽样（有放回抽样）为每棵树生成独立训练集，可能导致部分样本被重复使用；

• ERT 直接使用全部训练集构建每棵决策树，仅通过随机特征选择与随机分裂点生成保证树的多样性，既避免了样本信息浪费，又简化了建模流程。

⛳️ 运行结果

极端随机树(ET)      : MAE=0.7221, RMSE=0.9495, R²=0.9568

随机森林(RF)      : MAE=0.7164, RMSE=0.9700, R²=0.9549

ET+负荷        : MAE=0.6811, RMSE=0.9019, R²=0.9610

模型评估结果:

MAE    RMSE    R2

_______  _______  _______

ET模型    0.72206  0.94946  0.95681

RF模型    0.71643  0.96996  0.95493

ET+负荷模型  0.68112  0.90186  0.96103

代码执行完成！所有图表已生成。

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🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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