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发明公开
基于EMD-LSTM的出口SO2浓度预测方法无效

公开(公告)号：CN113440990A

公开(公告)日：2021-09-28

申请号：CN202110632671.X

申请日：2021-06-07

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 金秀章 , 刘岳 , 仝卫国

IPC: B01D53/50 , G06F30/25 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , B01D53/80

Abstract: 本发明提出一种基于EMD‑LSTM的出口SO2浓度预测方法，包括如下步骤：步骤1：采集与出口SO2浓度相关的变量，获得初始变量；步骤2：通过LASSO算法对初始变量进行筛选，去除掉冗余变量后获得输入变量；步骤3：通过互信息算法对输入变量进行时间延迟补偿；步骤4：通过EMD算法对所选输入变量进行分解，获得平稳信号作为模型输入变量；步骤5：采用LSTM神经网络建立预测模型，输入模型输入变量，获得SO2浓度的预测数据。本发明所述预测方法能够能够有效提升模型的精度并防止模型过拟合，以提供预测的准确性。

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