[发明专利]一种基于随机森林和LSTM神经网络的SCR脱硝喷氨量预测方法有效
| 申请号： | 202011142443.6 | 申请日： | 2020-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN111968708B | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 周君良;范海东;解剑波;王豆;李清毅;关键 | 申请（专利权）人： | 浙江浙能技术研究院有限公司;浙江省能源集团有限公司 |
| 主分类号： | G16C10/00 | 分类号： | G16C10/00;G16C20/70;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;B01D53/86;B01D53/56 |
| 代理公司： | 杭州九洲专利事务所有限公司 33101 | 代理人： | 张羽振 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于随机森林和LSTM神经网络的SCR脱硝喷氨量预测方法，包括：步骤1、基于历史数据（训练数据）；步骤2、基于历史数据（训练数据）；步骤3、对于实测数据（测试数据）。本发明的有益效果是：本发明通过双模型验证的方式，建立了可靠的氨气流量预测模型，建立了随机森林模型对喷氨量预测LSTM神经网络预测模型进行实时验证，可实现准确的喷氨量控制，有效避免因模型准确性不佳而导致的控制效果差的问题，对于SCR脱硝系统喷氨量控制具有重要意义。同时本发明所提出喷氨量预测方法采用LSTM神经网络预测模型，可解决SCR脱硝控制系统滞后问题，实现预测控制。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 随机 森林 lstm 神经网络 scr 脱硝喷氨量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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