摘要
一种基于固体废弃物热处理神经网络模型的成本预测方法,属于固体废弃物热处理技术领域。为解决固体废弃物热处理成本的准确预测的问题。本发明构建基于深度学习的固体废弃物热处理预测模型的第一隐藏层;构建基于深度学习的固体废弃物热处理预测模型的第二隐藏层;构建基于深度学习的固体废弃物热处理预测模型的输出层;设计基于深度学习的固体废弃物热处理预测模型的损失函数;输入层、第一隐藏层、第二隐藏层、输出层依次连接,得到基于深度学习的固体废弃物热处理预测模型;基于预测结果反归一化后,得到具有实际物理量的基于深度学习的固体废弃物热处理预测模型的预测结果,构建基于固体废弃物热处理神经网络模型的成本预测方法。
技术关键词
神经网络模型
节点
指标
自动化控制系统
设备全寿命周期
表达式
空气过量系数
计算方法
寿命预测模型
碳交易市场
汽轮机效率
更新网络参数
热处理系统
蒸汽
烟气
元素
模型预测值
非线性特征
系统为您推荐了相关专利信息
岩体力学参数
露天矿山边坡
反演模型
反演方法
非线性
协同编辑方法
多用户
多版本并发控制
节点
分布式控制架构
网络节点部署方法
无人机应急通信
Dijkstra算法
集群无人机
应急通信网络