基于多任务学习框架的城市固废焚烧氮氧化物NOx排放预测方法

摘要

基于多任务学习框架的城市固废焚烧氮氧化物NOx排放预测方法涉及人工智能领域。本发明利用基于多任务学习框架的NOx排放预测模型，实现了对NOx浓度的两步预测。首先，结合城市固废焚烧的机理，确定与NOx浓度预测相关的输入变量；然后，利用多任务学习基本思想，建立多任务学习模型的整体框架；接着，使用自组织RBF神经网络构建多任务学习模型的子模块。最后，对所建立的预测模型进行测试，实现城市固废焚烧NOx排放两步预测。本发明在城市固废焚烧NOx浓度预测中取得较好的性能。