基于注意力机制LSTM模型实现NOx排放量预测方法

摘要

本发明一种基于注意力机制LSTM模型实现NOx排放量预测方法，其包括如下步骤：（1）从电站锅炉系统运行数据库中获取数据；（2）对获取数据进行预处理；（3）根据LSTM模型的数据格式要求进行数据排序；（4）使用Attention‑LSTM模型来输出NOx排放量；（5）将注意力模块所输出的特征进行解码，输出预测值。本发明可解决使用高维数据建立LSTM模型时，由于输入时间周期过长导致模型收敛困难的问题，减少建模过程中模型对于重要信息的遗忘现象，提高预测机组NOx排放的精度。