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龙图腾网获悉北方工业大学申请的专利一种城市固废焚烧过程炉膛温度鲁棒预报方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119026466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411065150.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种城市固废焚烧过程炉膛温度鲁棒预报方法是由郭京承;王安琪;董哲;周萌;郭威;宋贺帅设计研发完成，并于2024-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城市固废焚烧过程炉膛温度鲁棒预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种城市固废焚烧过程炉膛温度鲁棒预报方法，包括以下步骤：S1、根据预设的训练集建立初始炉温模型；S2、假设训练数据中的噪声的先验分布遵循偏斜t分布，通过最大似然估计与期望条件最大化算法迭代优化模型的输出权重和超参数的集合，建立炉温预报模型；S3、通过炉温预报模型对焚烧过程中炉膛温度进行预测。通过实时获取城市固废焚烧过程的过程数据，建立基于鲁棒随机配置网络的炉温预报模型，通过具有重尾特性的偏斜t分布模拟焚烧过程运行数据中非对称异常值的先验分布，并借助最大似然估计法求解炉膛温度预报模型的输出权重，提高炉膛温度预报模型对异常数据的鲁棒性，实现了城市固废焚烧过程炉膛温度的实时准确预报。

本发明授权一种城市固废焚烧过程炉膛温度鲁棒预报方法在权利要求书中公布了：1.一种城市固废焚烧过程炉膛温度鲁棒预报方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据预设的训练集建立初始炉温模型； 所述S1中，训练集，X和y为训练样本； 初始炉温模型的表达式具体为下式： 式中，为初始炉温模型包含的噪声的输出，xn为初始炉温模型的输入，xn∈X，yn为初始炉温模型的输出，yn∈y，hxn为模型隐含层输出矩阵，β为输出权重矩阵，为第n个样本包含的噪声，N为训练样本数量； S2、假设训练数据中的噪声的先验分布遵循偏斜t分布，通过最大似然估计与期望条件最大化算法迭代优化模型的输出权重和超参数的集合，建立炉温预报模型； 所述S2包括以下分步骤： S21、假设训练数据中的噪声的先验分布遵循偏斜t分布，引入潜变量，采用分级方式表示初始炉温模型的输出概率密度函数； S22、基于初始炉温模型的输出概率密度函数，根据贝叶斯定理，建立在给定完整数据集条件下的初始炉温模型的输出权重的后验分布； S23、对炉温模型输出权重的后验分布进行对数运算，根据最大后验估计算法，建立模型的输出权重和超参数的集合的计算通式； S24、通过ECM算法对模型的输出权重和超参数的集合的计算通式进行求解，并对模型的输出权重和超参数的集合进行迭代更新，当期望变化率满足终止条件时，根据最终的模型的输出权重和超参数建立炉温预报模型； S3、通过炉温预报模型对焚烧过程中炉膛温度进行预测。

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