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基于RF-LSTM混合神经网络的固废焚烧烟气排放浓度预测研究OACHSSCD

中文摘要

固废焚烧会产生有毒有害烟气,烟气排放浓度预测可以辅助固废焚烧工艺参数的高效调整。自编码器(Autoencoder,AE)、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络是3种常见的人工神经网络,而随机森林(Random Forest,RF)是一种高度灵活的机器学习算法。基于RF和LSTM网络,构建混合神经网络模型,结合成都市某固废焚烧发电…查看全部>>

郝勤正;崔理章;李欣舟

成都市兴蓉再生能源有限公司,成都610063成都市兴蓉再生能源有限公司,成都610063成都市兴蓉再生能源有限公司,成都610063

环境科学

固废焚烧烟气排放浓度预测混合神经网络模型

《中国资源综合利用》 2024 (8)

P.65-67,3

10.3969/j.issn.1008-9500.2024.08.016