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申请/专利权人：济南大学
摘要：本发明公开了一种基于混合深度学习的水泥窑烟气NOx含量预测方法及装置，方法包括以下步骤：根据水泥生产线回转窑烟气中氮氧化物的产生机理，选择NOx浓度预测模型的候选变量；在线获取NOx浓度预测模型的候选变量和输出变量数据并进行数据预处理；使用随机森林评估每个候选变量的重要性，并选择重要性较高的候选变量作为NOx浓度预测模型的输入变量，得到处理后的n组数据；基于TCN网络重构NOx浓度预测模型的输入序列；基于DESN网络构建NOx浓度预测模型；利用NOx浓度预测模型进行水泥窑烟气NOx含量预测。本发明不仅有效地捕捉序列数据的时序依赖性，而且提高了水泥窑烟气中NOx浓度在线预测的准确性。
主权项：1.一种基于混合深度学习的水泥窑烟气NOx含量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，根据水泥生产线回转窑烟气中氮氧化物的产生机理，选择NOx浓度预测模型的候选变量；步骤2，在线获取NOx浓度预测模型的候选变量和输出变量数据并进行数据预处理，所述NOx浓度预测模型的输出变量为下一时刻烟室NOx浓度反馈值；步骤3，使用随机森林评估每个候选变量的重要性，并选择重要性较高的候选变量作为NOx浓度预测模型的输入变量，得到处理后的n组数据；步骤4，基于TCN网络重构NOx浓度预测模型的输入序列；步骤5，基于DESN网络构建NOx浓度预测模型；步骤6，利用NOx浓度预测模型进行水泥窑烟气NOx含量预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南大学 基于混合深度学习的水泥窑烟气NOx含量预测方法及装置
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