公开(公告)号：CN113268871B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202110560060.9

申请日：2021-05-21

Applicant: 燕山大学

Inventor： 赵彦涛 ,  闫欢 ,  丁伯川 ,  张玉玲 ,  王正坤 ,  张策 ,  郝晓辰

IPC: G06F30/20 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多变量时序深度网络模型的水泥烟囱NOX预测方法，具体步骤包括：根据水泥NOX产生机理、脱硝过程以及排放流程工艺，选取13个变量作为水泥烟囱NOX预测的输入变量，并对多变量时间序列统一进行归一化处理；根据水泥NOX生成过程中多变量时间序列在时域上表现的特征，建立基于深度学习LSTM特征重构模型进行NOX生成过程的本质特征提取；依据水泥烟囱NOX整体工艺流程，建立一种基于多变量时间序列长短时神经网络(LSTM)水泥烟囱NOX预测模型（MT‑LSTMs）；确定模型的初始参数，并对网络模型进行前向训练，然后利用网络主导代价函数误差反向微调进行训练，通过对误差修正来优化模型参数。

公开(公告)号：CN112365935B

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202011125721.7

申请日：2020-10-20

Applicant: 燕山大学

Inventor： 赵彦涛 ,  王正坤 ,  张玉玲 ,  丁伯川 ,  张策 ,  闫欢 ,  郝晓辰

IPC: G16C20/60 ,  G16C60/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度深度网络的水泥游离钙软测量方法，属于水泥熟料质量软测量检测技术领域，具体方法：分析水泥生产工艺，选取与水泥熟料中f‑CaO含量相关的过程变量，确定软测量模型所需的辅助变量；采用拉伊达准则标记每个辅助变量中的异常值，将每个辅助变量中的异常值和缺失值使用该辅助变量的均值代替；对辅助变量进行3层小波包分解并提取实时特征；将提取的实时特征送入LSTM模型并对模型进行训练，并通过误差反向传播算法对模型参数进行修正；用训练好的LSTM模型对f‑CaO含量进行预测。本申请方法可以提取更多的变量特征，能够更加准确的预测水泥熟料中的游离钙值，对水泥生产具有实际指导意义。

公开(公告)号：CN113268871A

公开(公告)日：2021-08-17

申请号：CN202110560060.9

申请日：2021-05-21

Applicant: 燕山大学

Inventor： 赵彦涛 ,  闫欢 ,  丁伯川 ,  张玉玲 ,  王正坤 ,  张策 ,  郝晓辰

IPC: G06F30/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多变量时序深度网络模型的水泥烟囱NOX预测方法，具体步骤包括：根据水泥NOX产生机理、脱硝过程以及排放流程工艺，选取13个变量作为水泥烟囱NOX预测的输入变量，并对多变量时间序列统一进行归一化处理；根据水泥NOX生成过程中多变量时间序列在时域上表现的特征，建立基于深度学习LSTM特征重构模型进行NOX生成过程的本质特征提取；依据水泥烟囱NOX整体工艺流程，建立一种基于多变量时间序列长短时神经网络(LSTM)水泥烟囱NOX预测模型（MT‑LSTMs）；确定模型的初始参数，并对网络模型进行前向训练，然后利用网络主导代价函数误差反向微调进行训练，通过对误差修正来优化模型参数。