【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于工业气体排放，具体是一种基于深度学习的工业气体排放浓度预测方法及系统。
技术介绍
1、工业气体排放浓度预测是一种利用数据分析和预测模型技术，收集监测工业生产过程中产生的气体排放数据，利用这些数据进行分析建模，预测未来的气体排放浓度水平，旨在帮助环保部门及相关企业实施有效的污染控制措施，减少对环境的影响，确保生产安全。但是现有的工业气体排放浓度预测，存在数据质量不高，预测模型解释性不足，导致数据处理效率低下，鲁棒性较差的技术问题；存在工业气体排放受到多种因素的影响，导致浓度预测准确度降低的技术问题。
技术实现思路
1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了一种基于深度学习的工业气体排放浓度预测方法及系统，针对存在数据质量不高，预测模型解释性不足，导致数据处理效率低下，鲁棒性较差的技术问题，采用特征工程，考虑选定特征与未选定特征之间的相互作用，计算评价指标，将部分标签集作为互信息的条件，避免重叠的信息被计算多次，选择新要素时，计算要素的冗余度量；针对存在工业气体排放受到多种因素的影响，导致浓度预测准确度降低的技术问题，采用构建工业气体排放浓度预测模型，初始化基本模型，计算残差，用于衡量当前模型的预测值相对于真实值的偏差，将回归树拟合到残差并最小化损失函数，更新模型，直到模型的预测值收敛，搭建集成学习模型，结合多个模型优势，提高预测模型精度。
2、本专利技术采取的技术方案如下：本专利技术提供的一种基于深度学习的工业气体排放浓度预测方法，该方法包括以
3、步骤s1：工业气体排放数据采集，具体为部署传感器，设定数据采集频率，进行数据质量监控；
4、步骤s2：特征工程，具体为进行数据清洗和特征选择，考虑选定特征与未选定特征之间的相互作用，计算评价指标，将部分标签集作为互信息的条件，避免重叠的信息被计算多次，选择新要素时，计算要素的冗余；
5、步骤s3：浓度预测影响因素分析，具体为分析气象因素、工业生产因素和环境因素；
6、步骤s4：构建工业气体排放浓度预测模型，具体为初始化基本模型，计算残差，用于衡量当前模型的预测值相对于真实值的偏差，将回归树拟合到残差并最小化损失函数，更新模型，直到模型的预测值收敛，搭建集成学习模型，结合多个模型优势，提高预测模型精度；
7、步骤s5：模型优化，具体为设定浓度预警阈值，生成可视化报告；
8、步骤s6：实际应用，具体为将训练好的工业气体排放浓度预测模型部署到实际生产环境中。
9、进一步地，在步骤s1中，所述工业气体排放数据采集，包括以下步骤：
10、步骤s11：传感器选择与部署，将传感器设备部署在靠近工业排放源附近，确保能够直接检测到排放气体的浓度，避免浓度稀释；
11、步骤s12：数据采集频率设定，确定数据采集的频率，包括实时的连续监测和定时采集；
12、步骤s13：数据质量监控，实时监测数据质量，检查传感器设备状态，确保传感器设备正常工作，数据采集的准确性和完整性，对传感器设备进行定期标定和校准，消除传感器漂移的影响。
13、进一步地，在步骤s2中，所述特征工程，包括以下步骤：
14、步骤s21：数据清洗，处理缺失值、异常值和重复值，保证数据质量和可靠性；
15、步骤s22：优化特征选择，包括以下步骤：
16、步骤s221：考虑选定特征与未选定特征之间的相互作用，计算评价指标，所用公式如下：
17、；
18、式中，表示要素fk的评价指标，用于衡量要素fk与其他特征和标注之间的相互作用程度，s是所选特征集，即从特征空间中选取的特征组合的集合，l是标注集，包含了用来训练和评估模型的标签信息，fi表示特征空间中的第i个特征，遍历所选特征集s中的不同特征，li表示标注空间中第i个标注，遍历标注集l中的不同标注，表示特征fi与标注li之间的互信息，用于衡量它们之间的相关程度，fk表示特征空间中的第k个特征，fj表示特征fi的相关特征；
19、步骤s222：计算标签间冗余的相关部分，将部分标签集作为互信息的条件，避免重叠的信息被计算多次，所用公式如下：
20、；
21、式中，表示特征f和标签li在给定标签集合y的条件下的互信息，衡量特征和标签之间的关联程度，避免重叠信息计算，表示在给定标签集合y的条件下，标签li的熵，度量标签li的不确定性，表示在给定特征f和标签集合y的条件下，标签li的条件熵，用于衡量特征f对标签li信息的贡献度；
22、步骤s223：计算要素的冗余度量，所用公式如下：
23、；
24、式中，表示要素的冗余度量，即特征f相对于所选特征集s的冗余度量，表示特征f与所选特征集s中的特征fi之间的互信息，用于度量这两个特征之间的关联程度。
25、进一步地，在步骤s3中，所述浓度预测影响因素分析，包括以下步骤：
26、步骤s31：气象因素，气象条件对工业气体扩散和稀释起重要作用，所述气象条件包括温度、风向和风速，气象因素的变化导致排放浓度的不确定性增加；
27、步骤s32：工业生产因素，所述工业生产因素包括生产过程中的操作、设备状况和排放控制措施；
28、步骤s33：环境因素，周围环境的状态和变化，包括周围地形和建筑物，对气体扩散产生影响。
29、进一步地，在步骤s4中，所述构建工业气体排放浓度预测模型，包括以下步骤：
30、步骤s41：增加特征维度，综合考虑更多影响因素，包括气象数据、工业生产数据和环境因素，扩大特征空间，提高模型表征能力；
31、步骤s42：初始化基本模型，包括以下步骤：
32、步骤s421：定义损失函数，用于衡量工业气体排放浓度预测模型的预测值与真实值之间的差异；
33、步骤s422：构建起一个基准模型，通过不断迭代加入更多的弱学习器，提升模型的预测能力；
34、步骤s423：计算初始化的基本模型，所用公式如下：
35、；
36、式中，表示初始化的基本模型，γ是模型参数，表示对模型参数γ进行最小化操作，找到使下面损失函数最小的模型参数γ，t是样本的索引，n表示样本的总数量，表示计算数据集中每个样本的损失函数，并对损失函数值进行求和，yt是真实值；
37、步骤s43：计算残差，用于衡量当前模型的预测值相对于真实值的偏差，并通过负梯度方向来更新模型，来减少误差，所用公式如下：
38、；
39、式中，是负梯度，用于衡量模型预测值相对于真实值的偏差程度，表示损失函数l对模型输出值的偏导数，即损失函数在当前预测值处的斜率，表示f（x）是前一个模型的结果，即第m-1个模型的预测值，用于计算残差时取代当前模型的输出值；
40、步骤s44：将回归树拟合到残差并最小化损失函数，所用公式如下：
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1.一种基于深度学习的工业气体排放浓度预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的工业气体排放浓度预测方法，其特征在于：在步骤S2中，所述特征工程，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的工业气体排放浓度预测方法，其特征在于：在步骤S4中，所述构建工业气体排放浓度预测模型，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的工业气体排放浓度预测方法，其特征在于：在步骤S42中，所述初始化基本模型，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的工业气体排放浓度预测方法，其特征在于：在步骤S1中，所述工业气体排放数据采集，包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的工业气体排放浓度预测方法，其特征在于：在步骤S3中，所述浓度预测影响因素分析，包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的工业气体排放浓度预测方法，其特征在于：在步骤S5中，所述模型优化，包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的一种基于
9.一种基于深度学习的工业气体排放浓度预测系统，用于实现如权利要求1-8中任一项所述的一种基于深度学习的工业气体排放浓度预测方法，其特征在于：包括工业气体排放数据采集模块、特征工程模块、浓度预测影响因素分析模块、构建工业气体排放浓度预测模型模块、模型优化模块和实际应用模块。
10.根据权利要求9所述的一种基于深度学习的工业气体排放浓度预测系统，其特征在于：所述工业气体排放数据采集模块，具体为部署传感器，设定数据采集频率，进行数据质量监控；
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的工业气体排放浓度预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的工业气体排放浓度预测方法，其特征在于：在步骤s2中，所述特征工程，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的工业气体排放浓度预测方法，其特征在于：在步骤s4中，所述构建工业气体排放浓度预测模型，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的工业气体排放浓度预测方法，其特征在于：在步骤s42中，所述初始化基本模型，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的工业气体排放浓度预测方法，其特征在于：在步骤s1中，所述工业气体排放数据采集，包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的工业气体排放浓度预测方法，其特征在于：在步骤s3中，所述浓度预测影响因素分析，包括以下步骤：
7.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：许芸，庄柯，陆久民，刘德时，
申请(专利权)人：国家能源集团科学技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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