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一种燃煤电厂烟气脱硫过程净烟气SO2浓度预测方法

Name: 一种燃煤电厂烟气脱硫过程净烟气SO2浓度预测方法
Brand: 江南大学
SKU: 2023112763309
Availability: InStock

📄 申请号：CN202311276330.9 📄 发布日：2026/08/12

著录项目信息

申请日

2023-09-30

公开号

CN117313936B

公开日

2024-03-29

申请人

江南大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06Q50_06 , G06N3_0442 , G06N3_045 , G06N3_049 , G06N3_0985 , G06N3_0495 , G06F17_10 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

燃煤电厂烟气处理, 脱硫系统优化, 大气污染监测, 环保排放控制

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摘要

本发明公开了一种燃煤发电烟气脱硫过程SO2含量动态预测方法，属于软测量技术领域。该方法通过将时序注意力引入GRU网络，根据不同时刻隐含层间的时序相关性，自适应分配注意力权重，提高模型时序特征表征能力；通过采用MIV算法计算获得不同过程变量的注意力权重向量，并嵌入NNG算法约束，以实现其系数的近似无偏估计；最后采用带变量注意力的NNG算法对GRU网络进行稀疏优化，降低模型复杂度。该方法能有效够表征神经网络权重矩阵变化情况，结合初始TAM‑GRU网络模型对不同输入过程变量进行相关性评价，进而挖掘不同输入过程变量与输出变量间的动态相关性，在有效剔除冗余变量并简化模型结构的同时提高其预测性能。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN117313936B

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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2016108385961 · 东莞市联洲知识产权运营管理有限公司

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