买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜深圳能源环保股份有限公司申请的专利基于人工智能的氮氧化物预测方法及相关装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115356998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211063213.X，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权基于人工智能的氮氧化物预测方法及相关装置是由陈联宏;许洪滨;王超;钟日钢;刘小娟;赖昊明;冉从华;李松军;王润设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的氮氧化物预测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能领域，公开了一种基于人工智能的氮氧化物预测方法及相关装置，用于提高SCR脱硝控制的精度。所述方法包括：基于垃圾焚烧发电系统中预设的多个传感器采集垃圾焚烧过程中的工艺参数集；对工艺参数集进行参数筛选，得到标准参数数据，并对标准参数数据进行特征选取，得到目标特征参数；根据目标特征参数生成第一输入特征，并获取目标特征参数对应的氮氧化物历史值，以及根据氮氧化物历史值生成第一输入特征对应的输出变量；将第一输入特征和输出变量输入深度神经网络模型进行模型训练，得到氮氧化物预测模型；获取待处理的目标工作状态参数，并将目标工作状态参数输入氮氧化物预测模型进行氮氧化物预测，得到氮氧化物预测值。

本发明授权基于人工智能的氮氧化物预测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的氮氧化物预测方法，其特征在于，所述基于人工智能的氮氧化物预测方法包括：基于垃圾焚烧发电系统中预设的多个传感器采集垃圾焚烧过程中的工艺参数集；其中，按照预设的特征分类方案对所述工艺参数集进行特征分类，得到多个特征分类数据，其中所述多个特征分类数据包括：垃圾锅炉燃烧、垃圾热值和SNCR脱硝类特征数据、脱酸除尘相关特征数据以及SCR脱硝相关特征数据；分别计算所述多个特征分类数据的平均值和标准差，并根据所述平均值和所述标准差对所述工艺参数集进行数据集特征增强；对所述工艺参数集进行参数筛选，得到标准参数数据，并对所述标准参数数据进行特征选取，得到目标特征参数；具体包括：对所述工艺参数集中的布袋除尘工艺参数、石灰浆制备工艺参数和干法工艺参数进行参数筛选，得到标准参数数据，其中，所述标准参数数据包括：焚烧炉工艺参数、一二次风系统参数、SNCR工艺参数和SCR工艺参数；通过特征工程选取所述标准参数数据中的时间相关性参数数据，得到目标特征参数；根据所述目标特征参数生成第一输入特征，并获取所述目标特征参数对应的氮氧化物历史值，以及根据所述氮氧化物历史值生成所述第一输入特征对应的输出变量；将所述第一输入特征和所述输出变量输入预置的深度神经网络模型进行模型训练，得到氮氧化物预测模型；其中，获取多个待预测时刻的测试参数数据，以及获取所述测试参数数据对应的氮氧化物实际值；根据所述测试参数数据生成所述待预测时刻对应的第二输入特征；将所述第二输入特征输入所述深度神经网络模型进行计算，得到氮氧化物测试值；调用预置的损失函数计算所述氮氧化物实际值和所述氮氧化物测试值之间的损失值；根据所述损失值对所述深度神经网络模型进行模型准确度分析，得到目标准确度；根据所述目标准确度对所述深度神经网络模型进行模型参数优化，得到优化后的深度神经网络模型；将所述优化后的深度神经网络模型作为所述氮氧化物预测模型；其中，调用预置的损失函数计算氮氧化物实际值和氮氧化物测试值之间的损失值，同时用第一损失函数和第二损失函数对权重分布执行损失计算，得到第一损失值和第二损失值，第一损失函数为对权重分布中与真实值对应的权重进行计算的熵损失函数，第二损失函数为对权重分布中每一个权重和真实值进行计算的加权求和损失函数，对第一损失值和第二损失值运算得到模型损失值，若模型损失值不符合模型收敛条件，根据模型损失值更新待训练的回归模型的参数，再次训练直至符合模型收敛条件为止，同时根据目标准确度对深度神经网络模型进行模型参数优化，得到优化后的深度神经网络模型；获取待处理的目标工作状态参数，并将所述目标工作状态参数输入所述氮氧化物预测模型进行氮氧化物预测，得到氮氧化物预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳能源环保股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区深南大道4001号时代金融中心13层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。