基于机器学习LSTM网络的SO_(2)排放浓度预测.pdf

"基于机器学习LSTM网络的SO_(2)排放浓度预测" 本文旨在解决CFB机组炉内炉外联合脱硫过程中的SO2排放浓度预测问题，通过机器学习LSTM网络建立预测模型，以提高脱硫系统控制精度。本文基于350MW CFB锅炉现场运行数据，选取影响SO2排放浓度的主要变量，建立基于机器学习的LSTM网络的SO2排放浓度预测模型。 第一节：CFB机组炉内炉外联合脱硫过程分析 CFB机组炉内炉外联合脱硫过程是一种复杂的非线性过程，存在强耦合、大滞后等特点，leading to difficulties in online and real-time measurement of SO2 emission concentration. Moreover, the control effect of the desulfurization system is not accurate, which makes it essential to establish an effective SO2 emission concentration prediction model. 第二节：基于机器学习的LSTM网络模型建立 本文采用机器学习LSTM网络模型来预测SO2排放浓度。LSTM网络是一种特殊类型的递归神经网络（RNN），可以学习和存储长期依赖关系，适合处理非线性时间序列数据。通过采集和分析大样本数据，选取影响SO2排放浓度的主要变量，例如温度、压力、流量等，建立基于机器学习的LSTM网络的SO2排放浓度预测模型。 第三节：实验结果分析 实验结果表明，本文所建立的基于机器学习的LSTM网络的SO2排放浓度预测模型具有高预测精度和小误差，可以为控制系统提供可靠参考，有助于提高脱硫系统控制精度。本文的研究结果具有重要的工程实用价值。 第四节：结论 本文提出了一种基于机器学习LSTM网络的SO2排放浓度预测模型，可以满足CFB机组炉内炉外联合脱硫过程中的SO2排放浓度预测需求。本文的研究结果可以为脱硫系统控制提供重要参考，提高脱硫系统控制精度，降低环境污染。 本文基于机器学习LSTM网络的SO2排放浓度预测模型可以为CFB机组炉内炉外联合脱硫过程中的SO2排放浓度预测提供可靠解决方案，提高脱硫系统控制精度，降低环境污染。