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本发明涉及一种城市固废焚烧过程烟气污染物和燃烧效率的动态多目标优化方法，实现了对氮氧化物(NOx)排放浓度降低的同时提升燃烧效率，包括以下步骤：首先，获取数据；对数据进行预处理，确定NOx排放浓度和燃烧效率模型的输入特征，并采用模糊神经网络建立模型，确定模型学习优化问题；其次，建立NOx排放浓度和燃烧效率优化目标函数，确定城市固废焚烧过程运行优化问题，并根据优化知识确定优化约束；设计自适应多目标竞争群优化算法求解模型学习优化问题和城市固废焚烧过程运行优化问题；最后，确定最优决策，并采用实际城市固废焚烧过程数据验证优化性能。本发明有效地实现了城市固废焚烧过程NOx排放浓度降低和燃烧效率提升。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202410649129.9
Filing Date： 2024-05-23
Publication Date： 2024-09-06
Pub. No.： CN118607698A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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