TiO2光触媒を用いた煙気中の硫黄酸および窒素酸化物の同時除去効率に影響を与える要因は、温度、触媒、湿度、酸素濃度、光、SO2およびNOx濃度などがあり、これらは複雑かつ非線形の関係を示しています。紫外線の下、触媒を使用し、酸素濃度8%の混合煙気条件下で、TiO2光触媒を用いた煙気中の硫黄酸および窒素酸化物の同時除去データをサンプルとして、遺伝的プログラム設計（GP）方法を使用して、除去効率が主要な影響要因の変化に従って変化する規則を自動的に見つけ出し、サンプルデータを検証してモデルを予測しました。その結果、この方法は変数間の関数関係を事前に決定する主観性を回避し、予測データの精度が高いことを示しています。

煙気; TiO2光触媒; 光触媒; 除去効率; 遺伝的プログラミング