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申请/专利权人：凯盛晶华玻璃有限公司;保定正德电力技术有限公司
摘要：本发明公开了一种基于GJO‑TCN动态预测模型的S02预测方法，属于玻璃厂脱硫技术领域，其技术要点是：包括以下步骤：步骤一：构建时间卷积神经网络，采用金豺优化算法建立GJO‑TCN动态预测模型；步骤二：建立出口SO2浓度预测模型，对模型中的输入变量进行设定，利用机理分析方法，选择辅助变量，模型的输入特征变量确定后，确定TCN的相关参数；步骤三：对比GJO‑TCN预测模型与实际值得出的预测结果，对预测结果分析，具有能提前预测出口SO2浓度，辅助电厂运行人员及时调整脱硫系统运行参数，同时能够保证脱硫系统运行的稳定性和经济性的优点。
主权项：1.一种基于GJO-TCN动态预测模型的S02预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：构建时间卷积神经网络，采用金豺优化算法建立GJO-TCN动态预测模型；步骤二：建立出口SO2浓度预测模型，对模型中的输入变量进行设定，利用机理分析方法，选择辅助变量，模型的输入特征变量确定后，确定TCN的相关参数；步骤三：对比GJO-TCN预测模型与实际值得出的预测结果，对预测结果分析。
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百度查询： 凯盛晶华玻璃有限公司 保定正德电力技术有限公司 一种基于GJO-TCN动态预测模型的S02预测方法
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