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一种基于组合时序预测的NOx废气浓度预测方法

摘要

本发明公开了一种基于组合时序预测的NOx废气浓度预测方法,包括:采集原始NOx废气浓度信号,并对其进行预处理,生成时序数据集A;对m个特征参数进行采样和预处理,构建时序特征序列,并对时序特征序列进行归一化处理,生成时序数据集B;结合时序数据集A和时序数据集B,并利用滑动窗口构建时序相关序列数据组;从单步预测算法库和多步预测算法库中选择p种算法,建立k个p层的组合预测方案,分别对时序相关序列数据组进行中短期的NOx废气浓度预测;利用PR2指标对预测结果进行评价,根据评价结果从k个p层的组合预测方案中选取最优预测方案,对NOx废气浓度进行预测;本发明具有很强的灵活性和适应性,且预测精度高。

著录项

  • 公开/公告号CN114444295A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京天洑软件有限公司;

    申请/专利号CN202210071697.6

  • 发明设计人 张明;甘雨;张儒;谢新民;

    申请日2022-01-21

  • 分类号G06F30/20;G06F113/08;

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 211100 江苏省南京市江宁经济技术开发区苏源大道19号

  • 入库时间 2023-06-19 15:11:55

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-06

    公开

    发明专利申请公布

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