一种基于多模型的MSWI过程CO2排放浓度预测方法

本发明提供了一种基于多模型的MSWI过程CO2排放浓度预测方法，属于CO2排放浓度预测领域，包括：利用ARIMA算法构建线性主模型；利用线性主模型进行CO2排放浓度预测，得到主模型预测结果；以主模型预测结果差作为输入值，利用LSTM算法构建非线性补偿模型和预测补偿结果；将主模型预测结果和预测补偿结果相加得到目标CO2排放浓度预测结果。本发明通过结合ARIMA算法和LSTM算法在主模型预测的基础上通过神经网络模型进行预测补偿，实现了CO2排放浓度的高精度预测。