基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火電廠排放物濃度軟測量和預(yù)測研究與實現(xiàn)

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火電廠排放物濃度軟測量和預(yù)測研究與實現(xiàn)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火電廠排放物濃度軟測量和預(yù)測研究與實現(xiàn)

摘要：隨著環(huán)境污染問題的日益加劇，減少火電廠排放物對環(huán)境的影響成為迫切需求。傳統(tǒng)的工業(yè)排放物濃度監(jiān)測方法存在成本高、響應(yīng)速度慢等問題。本文基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種火電廠排放物濃度軟測量和預(yù)測方法，該方法能夠準(zhǔn)確地測量和預(yù)測火電廠排放物濃度，為火電廠的環(huán)境管理提供有效的支持。

關(guān)鍵詞：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；火電廠；排放物濃度；軟測量；預(yù)測

一、引言

火電廠是我國主要的能源供應(yīng)形式之一，然而其燃燒過程中產(chǎn)生的排放物對環(huán)境造成了巨大的影響。因此，對火電廠排放物濃度進(jìn)行準(zhǔn)確測量和預(yù)測具有重要意義。傳統(tǒng)的測量方法主要依靠離線抽樣分析，存在成本高、響應(yīng)速度慢等問題，無法滿足實時監(jiān)測的需求。因此，開發(fā)一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測量和預(yù)測方法具有重要的研究價值。

二、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種通過多層次非線性變換實現(xiàn)高度抽象的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在深度學(xué)習(xí)中，通過將輸入數(shù)據(jù)從低層次不斷傳遞到高層次，并通過網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，最終得到輸出。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有優(yōu)秀的特征提取和非線性建模能力，能夠處理復(fù)雜的非線性問題。

三、火電廠排放物濃度軟測量方法

為了實現(xiàn)火電廠排放物濃度的軟測量，首先需要建立一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型的輸入為火電廠的相關(guān)參數(shù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，輸出為排放物濃度。通過監(jiān)測數(shù)據(jù)和訓(xùn)練樣本的對應(yīng)關(guān)系，利用反向傳播算法對模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練，提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。

在建模過程中，需要選擇合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、激活函數(shù)和損失函數(shù)。通常采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，然后通過全連接層將特征映射到輸出空間。為了提高模型的魯棒性和抗噪聲能力，可以引入正則化和批標(biāo)準(zhǔn)化等技術(shù)。

四、火電廠排放物濃度預(yù)測方法

除了測量排放物濃度，對火電廠排放物濃度進(jìn)行預(yù)測也具有重要意義。通過預(yù)測可以提前采取相應(yīng)的控制措施，減少對環(huán)境的損害。

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火電廠排放物濃度預(yù)測方法，可以通過訓(xùn)練模型對未來一段時間內(nèi)的排放物濃度進(jìn)行預(yù)測。方法的輸入為歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)和火電廠的相關(guān)參數(shù)，輸出為未來一段時間內(nèi)的排放物濃度。通過監(jiān)測數(shù)據(jù)和實際濃度數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對未來數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。

五、案例分析

本文以某火電廠為例進(jìn)行了軟測量和預(yù)測的實驗研究。首先收集了火電廠的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)和歷史濃度數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集和測試集。然后，利用上述提出的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行模型訓(xùn)練和測試。實驗結(jié)果表明，該方法能夠準(zhǔn)確地測量和預(yù)測火電廠排放物濃度。

六、結(jié)論

本文基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種火電廠排放物濃度軟測量和預(yù)測方法。通過建立深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用火電廠的監(jiān)測數(shù)據(jù)和實際濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測，實現(xiàn)了對火電廠排放物濃度的準(zhǔn)確測量和預(yù)測。實驗結(jié)果顯示該方法具有較好的性能和可行性。該方法的研究和實現(xiàn)為火電廠的環(huán)境管理提供了有效的支持，有利于減少火電廠排放物對環(huán)境的影響。未來可以進(jìn)一步完善該方法，提高模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，使其在實際應(yīng)用中發(fā)揮更大的作用本文提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火電廠排放物濃度軟測量和預(yù)測方法，并以某火電廠為實例進(jìn)行了實驗研究。通過建立深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用火電廠的監(jiān)測數(shù)據(jù)和實際濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測，實現(xiàn)了對火電廠排放物濃度的準(zhǔn)確測量和預(yù)測。實驗結(jié)果表明，該方法具有較好的性能和可行性，為火