发明专利 已授权

基于注意力机制和多层LSTM的电厂烟气含氧量智能预测方法

📄 申请号:CN202210694964.5 📄 发布日:2026/08/25

著录项目信息

申请日
2022-06-20
公开号
CN115017818A
公开日
2022-09-06
申请人
南京工业职业技术大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

所属领域

应用场景

电厂烟气监测, 燃烧优化, 排放控制, 能源管理, 智能发电

摘要

本发明一种基于注意力机制和多层LSTM的电厂烟气含氧量智能预测方法,通过传感器采集数据,将采集的传感器数据保存到原始数据库;从原始数据库中顺序采样数据,通过数据清洗和数据降维,数据清洗剔除相似性较高的数据,数据降维过滤数据内的次要特征,并将处理后的数据保存到剩余数据库;从剩余数据库中随机提取小批量数据,通过注意力网络得到权值特征,将权值特征数据输入到基于LSTM的预测网络进行预测网络训练;最后利用训练好的预测网络进行烟气含氧量的预测。本发明降低了数据之间和数据内部的冗余信息,从而提高的模型训练效率。引入注意力机制赋予主要特征不同的权值,使得预测系统更接近实际系统的物理过程,从而提高了预测精度。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20240920
✅ 授权
20220923
?? 实质审查的生效 :
20220906
📄 公开
议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:23 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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