摘要
本发明公开了一种燃气轮机氮氧化物预测方法及系统,所述方法包括获取并清洗燃气轮机氮氧化物排放历史数据;采用SSVMD将数据分解为k个模态子序列;利用XGBoost筛选关键特征分量;构建MICN‑VAA‑BIGRU模型进行时序预测建模;基于改进的IJOS优化器优化模型参数;最终实现氮氧化物排放实时预测;本发明通过SSVMD技术实现多尺度特征自适应分解,结合多尺度卷积、双向门控循环网络和波动感知注意力机制,有效提升复杂工况下的特征表征能力和预测精度。系统采用特征工程与深度学习模型协同优化机制,具有强泛化能力和快速迁移特性,可广泛应用于工业过程的多变量时序预测。
技术关键词
预测建模
综合误差
氮氧化物排放量
序列
参数
采样率
XGBoost算法
清洗燃气轮机
门控循环网络
优化器
时序
注意力机制
数据
融合特征
门控循环单元
深度学习模型
多尺度特征
燃料
系统为您推荐了相关专利信息
融合特征
工业系统
指标
异常检测方法
训练检测模型
生理
生成系统
线性回归模型
亚健康
评估指标体系
无线网络基站
规划算法
传输路径
指标
计算机程序指令
电力数据存储方法
加密数据
采集设备
机械硬盘
固态硬盘