期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于LSTM-SAFCN模型的生物质锅炉NO_(x)排放浓度预测
1
作者 何德峰 刘明裕 +2 位作者 孙芷菲 王秀丽 李廉明 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第1期92-100,共9页
针对生物质锅炉燃烧过程的动态特性,提出一种改进的长短期记忆-自注意力机制全卷积神经网络(LSTM-SAFCN)模型用于预测NO_(x)排放浓度。首先利用完全自适应噪声集合经验模态分解法(CEEMDAN)对数据进行预处理,消除数据噪声对NO_(x)排放浓... 针对生物质锅炉燃烧过程的动态特性,提出一种改进的长短期记忆-自注意力机制全卷积神经网络(LSTM-SAFCN)模型用于预测NO_(x)排放浓度。首先利用完全自适应噪声集合经验模态分解法(CEEMDAN)对数据进行预处理,消除数据噪声对NO_(x)排放浓度预测的影响;其次融合自注意力机制与长短时记忆-全卷积神经网络(LSTM-FCN)进行特征提取与预测建模,该拓展方法能够同时兼顾时间序列数据的局部细节与长期趋势特征;最后,利用生物质热电联产系统的实际运行数据验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 生物质锅炉 NO_(x)排放浓度预测 经验模态分解 长短时记忆-全卷积神经网络(LSTM-FCN) 自注意力机制
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部