Indexed by：
Abstract：
本发明提供了一种基于多模型的MSWI过程CO2排放浓度预测方法，属于CO2排放浓度预测领域，包括：利用ARIMA算法构建线性主模型；利用线性主模型进行CO2排放浓度预测，得到主模型预测结果；以主模型预测结果差作为输入值，利用LSTM算法构建非线性补偿模型和预测补偿结果；将主模型预测结果和预测补偿结果相加得到目标CO2排放浓度预测结果。本发明通过结合ARIMA算法和LSTM算法在主模型预测的基础上通过神经网络模型进行预测补偿，实现了CO2排放浓度的高精度预测。
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Patent Info ：
Type： 发明申请
Patent No.： CN202410804498.0
Filing Date： 2024-06-20
Publication Date： 2024-10-25
Pub. No.： CN118839311A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 2
Affiliated Colleges：
