[发明专利]基于多变量时序深度网络模型的水泥烟囱NOX预测方法有效
| 申请号： | 202110560060.9 | 申请日： | 2021-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN113268871B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 赵彦涛;闫欢;丁伯川;张玉玲;王正坤;张策;郝晓辰 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 石家庄众志华清知识产权事务所(特殊普通合伙) 13123 | 代理人： | 张建 |
| 地址： | 066004 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多变量时序深度网络模型的水泥烟囱NOX预测方法，具体步骤包括：根据水泥NOX产生机理、脱硝过程以及排放流程工艺，选取13个变量作为水泥烟囱NOX预测的输入变量，并对多变量时间序列统一进行归一化处理；根据水泥NOX生成过程中多变量时间序列在时域上表现的特征，建立基于深度学习LSTM特征重构模型进行NOX生成过程的本质特征提取；依据水泥烟囱NOX整体工艺流程，建立一种基于多变量时间序列长短时神经网络(LSTM)水泥烟囱NOX预测模型（MT‑LSTMs）；确定模型的初始参数，并对网络模型进行前向训练，然后利用网络主导代价函数误差反向微调进行训练，通过对误差修正来优化模型参数。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多变 时序 深度 网络 模型 水泥 烟囱 nox 预测 方法 | ||
【主权项】：
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