申请/专利权人：北京工业大学

申请日：2023-05-29

公开（公告）日：2023-08-11

公开（公告）号：CN116579497A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q10/0639;G06Q50/26;G06N3/0442;G06N3/006;G06F17/10;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.08.29#实质审查的生效;2023.08.11#公开

摘要：本发明提供了一种MSWI过程CO排放预测方法，该方法首先进行面向约简深度特征和LSTM优化的粒子设计，能够依据建模数据特点自适应确定特征选择阈值范围，其次将采用超一维卷积进行非线性特征提取后的深度特征输入至LSTM以构建预测模型，基于损失函数对卷积层和LSTM超参数进行更新，以模型的泛化性能作为优化算法的适应度函数，最后采用粒子群优化PSO算法依据数据特性进行自适应的特征和超参数选择。本发明提供的MSWI过程CO排放预测方法，能够基于约简深度特征和LSTM优化实现MSWI过程中的CO排放预测。

主权项：1.一种MSWI过程CO排放预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：搭建基于约简深度特征和LSTM优化的CO排放预测的优化问题；步骤2：针对优化问题，进行面向约简深度特征和LSTM优化的粒子设计；步骤3：针对优化问题，进行面向约简深度特征和LSTM优化的适应度函数设计；步骤4：针对优化问题，进行基于PSO的优化过程。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京工业大学 一种MSWI过程CO排放预测方法

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