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[发明专利]一种PM2.5浓度预测方法-CN201710297281.5有效
发明人：李书霞 -专利权人：普天信息技术有限公司
申请日： 2017-04-28 - 公布日： 2021-03-02 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种PM2.5浓度预测方法，通过将灰狼优化算法和BP神经网络结合，利用灰狼优化算法优化BP神经网络的权值和阈值，采用优化后的模型预测PM2.5的浓度。本发明具有提高PM2.5浓度预测准确率的有益效果。
一种 pm2 浓度预测方法

[发明专利]基于随机森林和ISCA优化RELM的PM2.5浓度预测方法及系统-CN202110588326.0在审
发明人：马慧心;张楚;彭甜;王业琴;赵环宇;张大鹏;钱程 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于随机森林和ISCA优化RELM的PM2.5浓度预测方法和系统，所述方法包括：(1)获取预设的时间范围内历史的PM2.5浓度数据，对所述PM2.5浓度数据进行预处理，得到训练集和预测集；(2)对数据使用随机森林算法进行特征选择，保证预测精度；(3)利用正则化极限学习机对处理后的PM2.5浓度数据进行训练(4)采用均匀算法、非线性和混沌搜索对正余弦算法进行改进；(5)建立基于改进正余弦算法本发明与传统预测模型相比，展现出了更为优异的预测精度，能够进一步提升PM2.5浓度预测的准确性。
基于随机森林 isca 优化 relm pm2 浓度预测方法系统

[发明专利]一种基于混合门限神经网络的PM2.5浓度值预测方法-CN201811568401.1有效
发明人：付明磊;丁子昂;吴玲玲 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于混合门限神经网络的PM2.5浓度值预测方法，包括如下步骤：步骤1、原始数据采集，原始数据包括PM2.5浓度值历史数据、PM2.5浓度值指标历史数据和气象历史数据；步骤2、通过更新门函数和重置门函数构建了模拟门限网络，对原始数据进行初步预测，得到了PM2.5模拟数据；步骤3、通过更新门函数、重置门函数和softmax函数构建了判别门限网络，对模拟数据的真实性进行了判别；步骤4、采用混合门限神经网络预测PM2.5浓度值本发明有效地提高当前PM2.5浓度值的预测精度与训练速度，拓宽了神经网络预测的局限性，能够实现长时期的数据精准预测。
一种基于混合门限神经网络 pm2 浓度预测方法

[发明专利]矿井受限空间灾害气体浓度智能预测方法及装置-CN201910871668.6有效
发明人：李宁;王李管;吴亚辉;叶海旺;王其洲;陈东方;赵加征 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2019-09-16 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种矿井受限空间灾害气体浓度智能预测方法及装置，属于矿井安全领域，该方法包括：矿井受限空间灾害气体浓度监测数据预处理；将处理后的数据进行改进的经验模式分解；将处理后的数据基于IEMD‑WNN预测模型预测矿井受限空间灾害气体浓度。本发明采用改进的经验模式分解法能有效的弥补传统经验模式分解法在求包络线时存在特殊的端点效益，克服传统算法存在的严重误差，本发明对灾害气体浓度未来一段时间内的变化趋势进行合理预测，在弱化随机、不确定性信息干扰的同时，提高了预测精度，是一种可行的矿井受限空间灾害气体浓度智能预测方法，具有较高的实际应用价值。
矿井受限空间灾害气体浓度智能预测方法装置

[发明专利]制浆系统的寻优控制方法及系统-CN202110791365.0在审
发明人：钟剑锋;费建森;傅文斌;楼亦刚;赵晨;杨孟辉 -专利权人：浙江菲达环保科技股份有限公司
申请日： 2021-07-13 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：所述方法包括：获取所述制浆系统一个时间段内的实时运行参数；根据所述实时运行参数和预测元模型，进行制浆系统的出口SO2浓度预测，获得出口SO2浓度预测值；对获得的出口SO2浓度预测值进行修正；将修正后的出口SO2浓度预测值导入关联规则模型，输出修正后的出口SO2浓度预测值对应的制浆系统的最优运行方案；根据所述最优运行方案进行所述制浆系统的提前调整。本发明方案通过对制浆系统运行参数预测而进行系统提前调整，保证了制浆系统所产出的石灰石浆液密度永远处于预设标准值。
系统控制方法

[发明专利]一种基于滞后模型的烟气脱硫脱硝优化控制方法-CN202111483083.0在审
发明人：殷喆;金飞;袁晓磊;杨春来;李剑锋;曹颖;赵志军;包建东 -专利权人：国网河北能源技术服务有限公司;国家电网有限公司;国网河北省电力有限公司电力科学研究院
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： B01D53/34 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于滞后模型的烟气脱硫脱硝优化控制方法，其包括通过动态仿真软件依据模块化建模和控制策略，建立电厂脱硫脱硝系统仿真模型；对脱硫系统中测定吸收塔PH值存在的时延建立第一滞后时间预测模型、对脱硝系统入口通过烟气在线监测装置CEMS测定烟气氮氧化物浓度存在的时延建立第二滞后时间预测模型；采用支持向量机模型中对脱硫出口二氧化硫浓度和脱硝入口氮氧化物浓度进行预测；根据二氧化硫浓度预测值结合第一滞后时间预测模型对浆液喷淋量控制、根据氮氧化物浓度预测值结合第二滞后时间预测模型对喷氨量进行控制；将控制参数下发至脱硫脱硝系统仿真模型中进行智能诊断。
一种基于滞后模型烟气脱硫优化控制方法

[发明专利]一种缓冲带植被-土壤系统去除径流污染物的预测方法-CN202211226673.X在审
发明人：熊丽君;吴建强;黄沈发;王敏;黄宇驰;唐浩 -专利权人：上海市环境科学研究院
申请日： 2022-10-09 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G01N33/24 文献下载
摘要：本申请公开了一种缓冲带植被‑土壤系统去除径流污染物的预测方法，包括：监测降雨事件的动态降雨量、缓冲带的入流径流量及径流浓度、出口径流量及径流浓度、出口渗流浓度，通过晴天土壤含水量监测，分析获得土壤含水量与前期晴天时间的关系，预测目标降雨下的雨前土壤初始含水量；构建径流量预测模型，预测目标降雨下的径流量和渗流量；构建径流去除浓度、渗流去除浓度预测模型，结合径流量、渗流量，预测目标降雨下的缓冲带径流去除负荷、渗流去除负荷。该方法输入参数获取容易，计算简单方便，可在不同降雨条件下快速得到植被缓冲带的径流削减量、渗流量、径流去除负荷、渗流去除负荷的预测结果，为有效设计农田径流污染工程措施提供技术支撑。
一种缓冲植被土壤系统去除径流污染物预测方法

[发明专利]一种基于迁移学习的葡萄糖浓度预测方法及设备-CN202310186916.X在审
发明人：张笑宇;闵钰春;曹开放;刘思行;杨丹丹;吴昌平;徐鹤;季一木;刘尚东 -专利权人：江苏鱼跃凯立特生物科技有限公司;南京邮电大学;浙江凯立特医疗器械有限公司;江苏跃凯生物技术有限公司
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于迁移学习的葡萄糖浓度预测方法及设备，属于模型预测技术领域，用于解决现有的不同医疗机构之间葡萄糖浓度预测模型难以互相复用，样本分布少的医疗机构难以准确根据现有的葡萄糖浓度预测模型，进行准确预测的技术问题ELM网络模型的输出权重，并根据源域数据中训练样本的损失特征，得到优化目标函数；对目标域数据进行迁移重构学习，得到域适应迁移算法DAELM模型；通过域适应迁移算法DAELM模型，对目标域数据中的葡萄糖浓度数据进行浓度预测，得到预测结果。
一种基于迁移学习葡萄糖浓度预测方法设备

[发明专利]基于低氮燃烧与SNCR-SCR协同控制的锅炉烟气排放NO_x浓度预测方法-CN201910113946.1在审
发明人：唐明珠;陈冬林 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2019-02-14 - 公布日： 2019-05-17 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提供了基于低氮燃烧与SNCR‑SCR协同控制的锅炉烟气排放NOx浓度预测方法，该方法先确定预测目标，再确定预测模型的输入向量，根据预测目标和步输入向量，基于改进支持向量回归机，构建超低排放环节NO_x浓度协同预测模型。本发明低氮燃烧与SNCR‑SCR协同控制的锅炉烟气排放NOx浓度预测方法，与现有技术中的标准支持向量回归机和基于粒子群优化的支持向量回归机模型相比，具有更低的预测方根误差和平均绝对误差。
锅炉烟气排放浓度预测协同控制低氮支持向量回归机输入向量预测模型预测目标燃烧平均绝对误差粒子群优化向量回归机标准支持超低排放方根误差构建协同预测环节改进

[发明专利]一种基于BP神经网络和电子舌的糖类物质的甜度和浓度的预测方法-CN202310020975.X在审
发明人：杨乾栩;雷声;张伟;赵蔚;谢志强;田孟玉;颜克亮 -专利权人：云南中烟工业有限责任公司
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BP神经网络和电子舌的糖类物质的甜度和浓度的预测方法，包括如下步骤：(1)以蔗糖为参比物，基于浓度建立甜度标尺；(2)利用电子舌对参比物蔗糖进行测定，得到标尺浓度区间不同浓度蔗糖的电子舌响应值；(3)基于BP神经网络，构建电子舌响应‑甜度值的关系模型；(4)获得其对应的其他糖类物质的量化甜度值；(5)建立糖的量化甜度值与浓度之间的BP神经网络关联预测模型；(6)对糖类物质进行浓度预测。本发明的预测方法准确快速。
一种基于 bp 神经网络电子糖类物质浓度预测方法

[发明专利]一种基于BP神经网络和电子舌的酸类物质的酸度和浓度预测方法-CN202310020979.8在审
发明人：杨乾栩;刘泽;张伟;马宁;杨洪明;周国福;朱保昆 -专利权人：云南中烟工业有限责任公司
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BP神经网络和电子舌的酸类物质的酸度量化及其浓度预测方法，包括如下步骤：(1)以乳酸为参比物，基于浓度建立酸度标尺；(2)利用电子舌技术对参比物乳酸进行测定，得到标尺浓度区间不同浓度乳酸的电子舌响应值；(3)基于BP神经网络，构建电子舌响应‑酸度值的关系模型；(4)获得其对应的其他酸类物质的量化酸度值；(5)建立酸的量化酸度值与浓度之间的BP神经网络关联预测模型；(6)对其他酸类物质进行浓度预测。本发明的预测方法准确快速。
一种基于 bp 神经网络电子物质酸度浓度预测方法

[发明专利]一种基于神经网络的PM2.5浓度值预测方法-CN201910743315.8在审
发明人：付明磊;乐曹伟 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-08-13 - 公布日： 2019-12-27 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种基于神经网络的PM2.5浓度值预测方法，所述方法包括以下步骤：步骤1、采集原始数据，以PM2.5历史浓度值为主体；步骤2、采用模态分解方法对PM2.5的历史浓度值进行分解并且挑选其有效数据；步骤3、采用神经网络预测PM2.5的浓度值。本发明在对PM2.5浓度值的历史数据进行模态分解之后，对其模态分解的数据进行主成分分析，提取出和预测PM2.5浓度值相关度较高的数据，并结合有位置向量和注意力机制的变换器神经网络，提取各个时间点的数据特征，并在最后的预测结果上对其进行体现，从而达到具有较好的数据时序性体现并且在预测效率上具有较大提高的效果。
模态分解神经网络预测采集原始数据神经网络预测主成分分析注意力机制历史数据数据时序数据特征位置向量有效数据预测结果变换器时间点相关度分解

[发明专利]一种基于PSOABC-LSTM的电子鼻混合气体浓度预测方法-CN202110052181.2在审
发明人：王洁;陶洋;梁志芳;刘翔宇;曾柯伟 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-01-15 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06F30/25 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于PSOABC‑LSTM的电子鼻混合气体浓度预测方法，该方法对数据进行归一化和延迟处理，得到预处理好的数据，利用LSTM作为基础网络结构，采用粒子群算法和人工蜂群算法进行嵌入融合，对LSTM的超参数进行迭代优化，得到电子鼻气体浓度预测模型；对气体进行浓度预测，将测试数据集输入模型，得到气体浓度的预测值。本发明的优点在于结合了粒子群算法和人工蜂群算法的优点，解决LSTM的超参数依赖于先验经验和实验误差给出的问题，提高了电子鼻对混合动态气体浓度预测的精度。
一种基于 psoabc lstm 电子混合气体浓度预测方法

[发明专利]城市大气污染预测方法-CN202110352317.1在审
发明人：邱语晴;刘永林;刘盈智;韩双来;刘立鹏 -专利权人：杭州谱育科技发展有限公司
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了城市大气污染预测方法，所述城市大气污染预测方法包括以下步骤：(A1)在城市开展走航，获得污染源和污染浓度数据；将走航的区域进行网格划分；(A2)将所述污染浓度数据和网格划分结合，得到所述城市的污染浓度网格化数据；(A3)收集所述城市的地理和气象数据，获得扩散稀释矩阵T；(A4)将所述污染浓度网格化数据和扩散稀释矩阵代入窄烟云稀释矩阵，得到具有本地特征的污染源源强矩阵，从而得到污染源源强数据Q；(A5)得到污染扩散浓度C；(A6)在任一网格叠加源强扩散后的预测浓度，得到网格化的大气污染预测浓度本发明具有预测准确等优点。
城市大气污染预测方法

[发明专利]脱硝系统NOx浓度预测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202011437818.1在审
发明人：王祖林;韩硕;康俊杰;李云飞;藕泉江;胡国力;牛玉广 -专利权人：河北国华定州发电有限责任公司;华北电力大学;北京达华洁能工程技术有限公司
申请日： 2020-12-07 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及火力发电技术领域，特别是涉及一种脱硝系统NOx浓度预测方法、装置、计算机设备和存储介质，所述脱硝系统NOx浓度预测方法包括：获取运行参数并对所述运行参数进行去噪处理；基于随机森林算法，根据所述运行参数与NOx浓度的相关度选取若干个所述运行参数作为输入变量；将所述输入变量输入到预训练的深度学习双向长短时记忆神经网络进行处理以输出NOx浓度预测值。本发明实施例提供的脱硝系统NOx浓度预测方法通过对火力发电系统相关运行参数进行去噪处理并确定与NOx浓度最相关的若干个运行参数作为输入变量输入到预训练的模型，通过模型处理输入NOx的预测浓度，可以使脱硝系统紧密跟随输入气体中
系统 nox 浓度预测方法装置计算机设备存储介质