基于双向长短期记忆网络和最小二乘支持向量机模型的SCR脱硝反应器进口截面NO<italic style="font-style: italic"><sub>x</sub></italic>浓度预测

曾稳根; 陈冬林; 唐明珠; 汪淑奇; 胡章茂

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.24008

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基于双向长短期记忆网络和最小二乘支持向量机模型的SCR脱硝反应器进口截面NO_x浓度预测

发电及环境保护 | 更新时间：2026-06-29

- 基于双向长短期记忆网络和最小二乘支持向量机模型的SCR脱硝反应器进口截面NO_x浓度预测
- Prediction of NO_x Concentration at Inlet Section of SCR Denitrification Reactor Based on Bidirectional Long Short-Term Memory Network and Least Squares Support Vector Machine Model
- 发电技术 2025年46卷第5期页码：996-1004
- 作者机构：
  
  长沙理工大学能源与动力工程学院，湖南省长沙市 410114
- 作者简介：
  
  曾稳根(1997)，男，硕士研究生，从事喷氨智能控制策略优化研究，zeng.wengen@foxmail.com；
  陈冬林(1963)，男，博士，教授，从事锅炉及燃烧理论与技术研究应用、燃烧污染物减排技术等研究，本文通信作者，chendl_01@126.com；
  唐明珠(1983)，男，博士，副教授，从事故障诊断与机器学习及应用研究，tmzhu@163.com；
  汪淑奇(1966)，男，硕士，副教授，从事锅炉燃烧与优化控制等研究，wangsq_mail@163.com；
  胡章茂(1985)，男，博士，副教授，从事高效低污染燃烧技术等研究，huzhangmao@163.com。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(62173050)
- DOI：10.12096/j.2096-4528.pgt.24008
  中图分类号： TK 323;TM 621
- 收稿：2024-06-28，
  
  修回：2024-10-02，
  
  纸质出版：2025-10-31
- 稿件说明：
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曾稳根,陈冬林,唐明珠等.基于双向长短期记忆网络和最小二乘支持向量机模型的SCR脱硝反应器进口截面NO,,_x,浓度预测[J].发电技术,2025,46(05):996-1004. DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.24008.

ZENG Wengen,CHEN Donglin,TANG Mingzhu,et al.Prediction of NO,,_x, Concentration at Inlet Section of SCR Denitrification Reactor Based on Bidirectional Long Short-Term Memory Network and Least Squares Support Vector Machine Model[J].Power Generation Technology,2025,46(05):996-1004. DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.24008.
曾稳根,陈冬林,唐明珠等.基于双向长短期记忆网络和最小二乘支持向量机模型的SCR脱硝反应器进口截面NO,,_x,浓度预测[J].发电技术,2025,46(05):996-1004. DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.24008. DOI：

ZENG Wengen,CHEN Donglin,TANG Mingzhu,et al.Prediction of NO,,_x, Concentration at Inlet Section of SCR Denitrification Reactor Based on Bidirectional Long Short-Term Memory Network and Least Squares Support Vector Machine Model[J].Power Generation Technology,2025,46(05):996-1004. DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.24008. DOI：

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DOI：10.12096/j.2096-4528.pgt.24008

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