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基于LSTM的燃煤锅炉NO_x排放预测研究
标题：基于LSTM的燃煤锅炉NO_x排放预测研究
摘要：
随着环境问题在全球范围内日益凸显，燃煤锅炉NO_x排放成为了一个关注焦点。准确预测燃煤锅炉NO_x排放对于有效控制大气污染具有重要意义。本文基于LSTM（长短期记忆）算法，通过建立燃煤锅炉NO_x排放预测模型，实现对该污染物排放量的精确预测，并为相关决策提供科学依据。
第一章引言
1.1研究背景
1.2研究意义
1.3文章结构
第二章相关工作
2.1NO_x排放特点与危害
2.2NO_x排放预测方法综述
2.3LSTM算法介绍
第三章数据采集与预处理
3.1数据来源
3.2数据采集方法
3.3数据预处理方法
第四章LSTM模型建立与训练
4.1LSTM模型结构设计
4.2LSTM训练集准备
4.3LSTM模型训练与优化
第五章结果与分析
5.1NO_x排放预测结果
5.2模型评估与分析
5.3参数敏感性分析
第六章结论与展望
6.1结论总结
6.2展望未来研究方向
参考文献
引言部分主要介绍燃煤锅炉NO_x排放问题的背景和研究意义，强调准确预测NO_x排放对于环境保护和大气污染控制的重要性。
相关工作部分回顾了NO_x排放的特点和危害，并综述了现有的排放预测方法。在介绍LSTM算法的基础上，阐述了其在时间序列预测问题中的应用优势。
数据采集与预处理部分描述了NO_x排放数据的采集过程以及数据预处理方法，包括数据清洗、归一化等。
LSTM模型建立与训练部分详细介绍了LSTM模型的结构设计和训练过程。重点解释了如何将NO_x排放数据作为输入和输出来构建训练集，并通过实验和优化方法对模型进行训练。
结果与分析部分展示了经过LSTM模型预测后的NO_x排放结果，并对模型进行了评估与分析。此外，对模型中的关键参数进行了敏感性分析，以探讨其对预测性能的影响。
结论与展望部分对本文的研究成果进行总结，并对未来研究方向提出展望，如进一步优化模型结构、扩大数据集规模等。
在本研究中，我们采用LSTM算法构建了燃煤锅炉NO_x排放预测模型，并成功预测了NO_x排放量。研究结果表明，LSTM算法在燃煤锅炉NO_x排放预测方面具有较好的性能和应用潜力，能够为相关决策提供科学依据。然而，由于数据集有限，模型的预测准确度还有待进一步提升。未来研究可通过引入更多的特征和优化模型结构来提高预测精度，并应用于更广泛的燃煤锅炉NO_x排放监测中。
关键词：LSTM、燃煤锅炉、NO_x排放、预测、模型