申请/专利权人：北京工业大学

申请日：2023-11-25

公开（公告）日：2024-03-01

公开（公告）号：CN117634909A

主分类号：G06Q10/0637

分类号：G06Q10/0637;G06Q50/26;G06N3/0442;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.19#实质审查的生效;2024.03.01#公开

摘要：本发明提供了一种MSWI过程CO排放浓度异构集成预测模型构建方法，该方法在进行离线训练验证过程时，构建多工况机理模型，获取虚拟机理数据，基于虚拟机理数据，通过LRDT算法构建得到机理映射模型，基于LSTM算法构建真实历史数据驱动模型，构建基于KNN的样本选择子模型及基于CIRWNN的融合子模型，将机理映射模型的输出输入样本选择子模型，将真实历史数据驱动模型的输出及样本选择子模型的输出输入融合子模型，在在线测试验证阶段，通过集成基于LRDT的机理映射模型和基于LSTM的数据驱动模型实现CO排放浓度的在线预测。本发明提供的MSWI过程CO排放浓度异构集成预测模型构建方法，实现了CO排放浓度的预测。

主权项：1.一种MSWI过程CO排放浓度异构集成预测模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：进行离线训练验证；步骤2：进行在线测试验证。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京工业大学 一种MSWI过程CO排放浓度异构集成预测模型构建方法

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