基于堆叠自编码器的出口NO_(x)浓度预测研究

本文旨在利用堆叠自编码器(SAE)预测工业排放中的NO_(x)浓度,探索其在环境监测与控制中的应用潜力。研究人员通过筛选关键影响参数,确定对出口NO_(x)浓度影响显著的因素,使用SAE建立了一个有效的出口NOx浓度预测模型,具备较高的预测精度。此外,本文还提出了基于在线学习的模型参数自更新方法,实现了模型的动态调整以及适应性优化。对模型自适应更新效果进行分析,验证了其在不断变化的环境条件下的有效性。本文不仅为环境管理决策提供了科学依据,还在工业生产过程中提供了一种新的智能化预测方法,具有重要的理论及实际价值。