ボイラーの協調制御は、その柔軟な運転下で蒸気温度の安定性を高める有効な手段である。660MW の石炭ボイラーを研究対象とし、その運転データを使用して、主蒸気温度、再加熱蒸気温度、炉出口のNO_x 濃度、炉出口のCO濃度の協調予測モデルを長短期記憶（LSTM）ニューラルネットワークに基づいて構築した。モデルの予測結果によると、協調予測モデルの4つの出力の相関係数はすべて0.94を超えることがあり、モデルは総合的な予測効果が良好であり、また、よい汎化能力を有する。このモデルは、ボイラーの蒸気温度、NO_x、炉効率の協調最適制御の基礎を提供する。

石炭ボイラー; LSTM 神経網ワーク; 蒸気温度; NOx/CO濃度; 多パラメーター協調; 予測モデル