The Innovation Energy | 基于改进参数自适应长短期记忆网络模型（LSTM）的PTA氧化装置废气含量预测

本文针对PTA氧化装置中废气含量预测问题，提出了一种基于改进参数自适应长短期记忆网络模型（LSTM）的方法。文章首先介绍了PTA氧化装置中PX氧化反应产生的废气对能耗和工艺效率的影响，指出精确预测废气含量异常波动的重要性。接着，详细描述了所提出的参数自适应LSTM模型的设计及其训练过程，并通过与其他模型进行比较，验证了该方法在废气含量预测中的优越性。最后，文章展望了未来在更多复杂化工生产过程中应用该方法的可能性，并强调了其对能源高效利用和降低能耗的潜在贡献。