基于LSSVM与LSTM的燃煤电厂NOx排放预测研究的任务书.docx

基于LSSVM与LSTM的燃煤电厂NOx排放预测研究的任务书
一、研究背景及意义
煤炭是中国主要的能源资源之一，也是我国电力工业的主要燃料。煤炭燃烧过程中会产生大量的氮氧化物（NOx），这些物质不仅对环境产生严重的危害，还会引起重大的健康问题。因此，降低燃煤电厂的NOx排放是当前我国环保工作的重中之重。
目前，燃煤电厂对NOx的排放控制主要依赖于传统的控制手段，如湿式和干式脱硝等技术。这些技术虽然有效，但是并不完美，因为煤炭燃烧过程中会受到影响因素的影响，如供水温度和燃烧过程中的反应时间等等。因此，为了更好地预测燃煤电厂NOx排放，提高排放控制的有效性，需要引入数据挖掘和机器学习技术，提高模型的预测能力和精度。
二、研究内容和方法
本研究的主要内容是基于LSSVM（LeastSquaresSupportVectorMachine，最小二乘支持向量机）和LSTM（LongShort-TermMemory，长短期记忆网络）模型进行煤炭NOx排放预测。具体的研究方法如下所述：
1.数据采集和处理：本研究将采用实际煤炭电厂NOx排放数据，包括供水温度、燃料质量、燃烧时间等因素。对这些参数进行预处理，提取相关特征，为模型输入做好准备。
2.建立LSSVM模型：本研究将采用LSSVM模型，利用二次规划的方法优化模型参数，并采用交叉验证的方法提高模型的预测能力和精度。
3.建立LSTM模型：本研究将采用LSTM模型，利用神经网络的方式对数据进行处理和特征提取，并采用随机梯度下降法训练模型，提高模型的预测能力和精度。
4.模型对比和分析：本研究将对LSSVM模型和LSTM模型进行对比和分析，比较两种模型的预测能力和精度，以及对结果的可解释性。
5.应用推广：本研究将根据实际的NOx排放预测效果，提出相关的控制建议和优化方案，为煤炭电厂的NOx排放控制提供技术支持和理论指导。
三、研究进度与计划安排
本研究预计在6个月内完成，具体进度和计划安排如下：
第1个月：确定研究方案，收集并预处理NOx排放数据。
第2个月：建立LSSVM模型，并进行参数调整和交叉验证，以及模型预测精度的测试。
第3-4个月：建立LSTM模型，并进行模型训练和测试，比较分析两种模型的预测能力和精度。
第5个月：基于模型预测结果，探讨煤炭电厂NOx排放的控制策略和优化方案。
第6个月：总结研究成果，编写研究报告，并在会议和期刊发表相关论文。
四、研究预期成果
本研究的预期成果如下：
1.基于LSSVM和LSTM模型的燃煤电厂NOx排放预测模型。
2.对模型预测结果的分析和比较，以及对煤炭电厂NOx排放控制的建议和优化方案。
3.相关研究成果在会议和期刊上发表的相关论文。
五、研究团队和设备条件
本研究由一名博士生和两名硕士生组成，研究生都具有相关的数据挖掘和机器学习的背景和能力。本研究将主要利用校内计算机资源和其他相关设备，如服务器、软件等。研究生将通过网络搜索和文献查阅等方式获取相关的数据和背景知识，并与导师进行指导和讨论。