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通过研究燃烧过程中的火焰自由基图像与NOx排放之间的关系,提出了集成深度玻尔兹曼机和最小二乘支持向量回归的NOx预测算法.首先采用深度玻尔兹曼机对4类火焰自由基图像(OH*、CN*、CH*和C2*)进行自动图像特征学习,然后用最小二乘支持向量回归来拟合图像特征与NOx排放量之间的关系,进而对NOx排放量进行预测.结果表明:NOx排放预测值与NOx排放参考值具有一致性;与已有的基于图像的NOx预测算法相比,所提方法在预测精度方面具有明显的优势.