基于调制可变形神经网络的燃煤锅炉NOx排放预测方法

本发明公开了一种基于调制可变形神经网络的燃煤锅炉NOx排放预测方法，属于锅炉运行优化控制技术领域。该方法包括以下步骤：从燃煤锅炉监测系统中提取历史运行数据，采用3σ法则处理异常数据，并通过最小‑最大归一化方法进行数据标准化；基于基尼系数评估变量重要性，筛选27个关键输入变量；构建调制可变形卷积神经网络模型，通过引入可学习偏移量和调制因子，自适应调整卷积核采样位置及特征权重，增强模型对复杂工况特征的提取能力；模型包含3层卷积层及全连接层，采用均方误差损失函数及Adam优化器进行训练。本发明为燃煤锅炉NOx排放精准预测提供了高效解决方案。