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发明

基于监督学习的氮氧化物浓度预测模型优化方法2025

2024-04-21 07:21:07 发布于四川 0
  • 申请专利号：CN202410074025.X
  • 公开（公告）日：2025-01-07
  • 公开（公告）号：CN117894403A
  • 申请人：华北电力大学
摘要：本发明公开了基于监督学习的氮氧化物浓度预测模型优化方法，具体涉及环境保护领域，包括以下步骤：步骤一、根据燃煤指标收集燃煤指标项目集，根据锅炉运行指标收集锅炉运行指标项目集，根据锅炉排放指标收集锅炉排放指标项目集；步骤二、分别对燃煤指标项目集、锅炉运行指标项目集、锅炉排放指标项目集进行处理操作；本发明可以利用斯皮尔曼分别对燃煤或锅炉使用过程中的单项目的时间序列数据与氮氧化物浓度进行关联关系分析，筛选出与氮氧化物浓度相关系数较高的指标，并且使用随机森林算法构建燃料指标、锅炉运行指标与氮氧化物浓度关联关系模型，加强了多项目数据与排放指标之间的关联性，提高了模型输出结果的预测精度。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117894403 A (43)申请公布日 2024.04.16 (21)申请号 202410074025.X G06F 18/243 (2023.01) G06N 20/20 (2019.01) (22)申请日 2024.01.18 G06F 123/02 (2023.01) (71)申请人 华北电力大学 地址 100096 北京市昌平区回龙观 (72)发明人 王辉　张依依　甘玮　韩金涛　 王翔　薛泽彬　王晴　张子涵　 费依蕃　 (74)专利代理机构 重庆百润洪知识产权代理有 限公司 50219 专利代理师 刘泽正 (51)Int.Cl. G16C 20/70 (2019.01) G16C 20/20 (2019.01) G06F 18/2113 (2023.01) G06F 18/21 (2023.01) 权利要求书2页 说明书7页 附图13页 (54)发明名称 基于监督学习的氮氧化物浓度预测模型优 化方法 (57)摘要 本发明公开了基于监督学习的氮氧化物浓 度预测模型优化方法，具体涉及环境保护领域， 包括以下步骤：步骤一、根据燃煤指标收集燃煤 指标项目集

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