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申请/专利权人：国家能源集团科学技术研究院有限公司;宁夏炭基环保材料有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的工业气体排放浓度预测方法及系统，方法包括：工业气体排放数据采集、特征工程、浓度预测影响因素分析、构建工业气体排放浓度预测模型、模型优化和实际应用。本发明属于工业气体排放技术领域，具体是指一种基于深度学习的工业气体排放浓度预测方法及系统，本方案采用特征工程，考虑选定特征与未选定特征之间的相互作用，计算评价指标，将部分标签集作为互信息的条件，选择新要素时，计算要素的冗余度量；采用构建工业气体排放浓度预测模型，初始化基本模型，计算残差，用于衡量当前模型的预测值相对于真实值的偏差，将回归树拟合到残差并最小化损失函数，搭建集成学习模型。
主权项：1.一种基于深度学习的工业气体排放浓度预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：工业气体排放数据采集；步骤S2：特征工程，具体为进行数据清洗和特征选择，考虑选定特征与未选定特征之间的相互作用，计算评价指标，将部分标签集作为互信息的条件，避免重叠的信息被计算多次，选择新要素时，计算要素的冗余；步骤S3：浓度预测影响因素分析；步骤S4：构建工业气体排放浓度预测模型，具体为初始化基本模型，计算残差，用于衡量当前模型的预测值相对于真实值的偏差，将回归树拟合到残差并最小化损失函数，更新模型，直到模型的预测值收敛，搭建集成学习模型；步骤S5：模型优化，具体为设定浓度预警阈值，生成可视化报告；步骤S6：实际应用。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国家能源集团科学技术研究院有限公司 宁夏炭基环保材料有限公司 一种基于深度学习的工业气体排放浓度预测方法及系统
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