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龙图腾网获悉中国石油化工股份有限公司;中石化安全工程研究院有限公司申请的专利催化裂化再生烟气氮氧化物预测方法、装置及系统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：CN116312869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202111566966.8，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权催化裂化再生烟气氮氧化物预测方法、装置及系统是由卢薇;张树才;杨文玉;李焕设计研发完成，并于2021-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本催化裂化再生烟气氮氧化物预测方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种催化裂化再生烟气氮氧化物预测方法、装置及系统，属于化工领域。所述预测方法包括：获取数据并进行预处理，得到处理后的样本集；分析与再生烟气氮氧化物密切相关的关键变量，根据样本集构建催化裂化再生烟气氮氧化物初始预测模型；利用基于飞行信息的粒子群优化算法优化催化裂化再生烟气氮氧化物初始预测模型，得到催化裂化再生烟气氮氧化物目标预测模型，使用目标预测模型对预处理后的待测数据进行预测，得到氮氧化物预测值。通过建立基于模糊神经网络的氮氧化物预测模型，使用基于飞行信息的粒子群优化算法对初始预测模型进行优化，提高模型的预测精度，最终得到能够快速进行预测，有利于提升氮氧化物预测准确度。

本发明授权催化裂化再生烟气氮氧化物预测方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种催化裂化再生烟气氮氧化物预测方法，其特征在于，所述方法包括： 对变量数据进行预处理，得到处理后的样本集； 根据所述样本集构建催化裂化再生烟气氮氧化物初始预测模型； 利用基于飞行信息的粒子群优化算法优化所述催化裂化再生烟气氮氧化物初始预测模型，得到催化裂化再生烟气氮氧化物目标预测模型，包括： 定义一个粒子代表一个神经网络，粒子的种群大小为n，粒子的位置表达式为： ； 式中，wi,1为第i个粒子代表的模糊神经网络中第1个神经元的权值，σi,1为第i个粒子代表的模糊神经网络中第1个神经元的宽度，ci,1为第i个粒子代表的模糊神经网络中第1个神经元的中心； 初始化粒子群中各粒子的位置、速度和惯性权重，定义种群大小和函数的最大迭代次数； 根据误差函数，计算每个粒子的误差函数值，将每个粒子的误差函数值与当前全局最优位置gbestk相比较，如果粒子的误差函数值更好则更新gbestk，同时，将每个粒子的误差函数值与当前历史最优位置pik相比较，如果粒子的误差函数值更好则更新pik，计算SPk； 根据速度更新公式和位置更新公式更新粒子群中粒子的位置xik和速度vik，计算惯性权重ωik； 第i个粒子的位置更新公式为： ； 第i个粒子的速度更新公式为： ； 式中，ωk是惯性权重，ε1和ε2是学习因子，R1和R2是[0,1]之间的随机值，pik是粒子在第k次迭代的历史最优位置，gbestk是第k次迭代整个种群找到的全局最优位置，xik是第i个粒子在第k次迭代的位置，vik是第i个粒子子在第k次迭代的速度； 计算粒子当前位置的误差函数值，更新历史最优位置pik和全局最优位置gdk，依据全局最优位置gbestk和粒子的位置xik计算出当前次迭代惯性权重的值，惯性权重ω更新公式为： 其中，gbestk+1是第i个粒子在第k+1次迭代的全局最优位置，pik+1是第i个粒子在第k+1次迭代的历史最优位置，fpik+1是第i个粒子在第k+1次迭代的适应度值，xik+1是第i个粒子在第k+1次迭代的位置，SPk+1是粒子群的多样性； 当迭代次数达到最大迭代次数时算法停止，得到所述催化裂化再生烟气氮氧化物初始预测模型最优参数值； 使用所述目标预测模型对预处理后的待测数据进行预测，得到氮氧化物预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油化工股份有限公司;中石化安全工程研究院有限公司，其通讯地址为：100728 北京市朝阳区朝阳门北大街22号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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