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乔俊飞 (乔俊飞.) (学者:乔俊飞) | 周江龙 (周江龙.) | 蒙西 (蒙西.)

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基于多任务学习框架的城市固废焚烧氮氧化物NOx排放预测方法涉及人工智能领域。本发明利用基于多任务学习框架的NOx排放预测模型,实现了对NOx浓度的两步预测。首先,结合城市固废焚烧的机理,确定与NOx浓度预测相关的输入变量;然后,利用多任务学习基本思想,建立多任务学习模型的整体框架;接着,使用自组织RBF神经网络构建多任务学习模型的子模块。最后,对所建立的预测模型进行测试,实现城市固废焚烧NOx排放两步预测。本发明在城市固废焚烧NOx浓度预测中取得较好的性能。

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专利基本信息 :

专利类型: 发明申请

申请(专利)号: CN202110999702.5

申请日期: 2021-08-29

公开(公告)日: 2021-12-10

公开(公告)号: CN113780639A

申请(专利权): 北京工业大学

法律状态: 实质审查

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