一种基于LSTM模型实时校准的烟气排口NOx浓度预测方法

本发明公开一种基于LSTM模型实时校准的烟气排口NOx浓度预测方法，包括以下步骤：步骤1、确定深度相关因素；步骤2、数据采集；步骤3、数据预处理；步骤4、数据划分；步骤5、构建LSTM模型；步骤6、模型训练及精度评估；步骤7、烟气排口NOx浓度预测；步骤8、模型实时校准。本发明所述方法能够实现对烟气排口NOx浓度的准确预测；能够解决出口NOx浓度测量存在的大滞后的问题，实现精准喷氨，减少脱硝还原剂耗量；并且本发明所述方法具有较好的泛化能力，适用性强，便于在实际应用中进行推广；与传统的统计模型相比，本发明所述方法能够更准确地预测NOx排放浓度，为环境保护和污染治理提供更可靠的决策依据。