公开(公告)号：CN110263997A

公开(公告)日：2019-09-20

申请号：CN201910529701.7

申请日：2019-06-19

Applicant: 燕山大学

Inventor： 郝晓辰 ,  宋智星 ,  赵彦涛 ,  郭曈曈 ,  杨跃 ,  史鑫

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于深度神经网络的水泥生产线烟气NOx浓度预测方法，属于水泥生产烟气NOx浓度检测领域。首先根据NOx产生机理结合水泥生产线工艺流程，筛选出预测NOx所需的相关变量，从水泥数据库下载变量的数据并进行预处理；然后以滑动窗口的方式将变量数据形成输入数据，以使输入数据隐含各变量的时延特征；再把DNN网络的输入层和隐含层作为DBN进行无监督训练以提取时延特征，用BP算法反向有监督训练DNN网络以提取对应关系特征；最后，历史数据结合模型预测值滚动预测出未来一段时间的NOx。本发明方法，较好地解决了因烟气NOx检测点设置于烟囱，导致NOx浓度延迟检测，从而难以建立NOx预测模型的问题。