[发明专利]一种基于栈式自编码器的尾气含硫物质浓度实时预测方法有效
| 申请号： | 202010630129.6 | 申请日： | 2020-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN111916156B | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 葛英辉;朱莹;请求不公布姓名 | 申请（专利权）人： | 宁波大学 |
| 主分类号： | G16C20/10 | 分类号： | G16C20/10;G16C20/70;G01N33/00;G06N3/0455;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 315211 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于栈式自编码器的尾气含硫物质浓度实时预测方法，旨在应用栈式自编码器解决尾气中硫物质浓度的在线预测问题，并且深度考虑栈式自编码器的无监督特性以及逐层特征提取的信息丢失问题。具体来讲，本发明方法通过在训练的过程，将栈式自编码器各层编码器的输出数据设定成硫物质浓度数据，从而解决了无监督型问题，此外，将各层自编码器的输入数据同时包含可实时测量的流量数据，从而避免信息丢失问题。与传统方法相比，本发明方法充分利用各层自编码器的输出估计值，使用最小二乘回归进一步提升软测量的精度，并且通过一个具体的应用案例验证了本发明方法相对于传统方法的优越性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 编码器 尾气 物质 浓度 实时 预测 方法 | ||
【主权项】：
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