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龙图腾网获悉上海四方无锡锅炉工程有限公司申请的专利一种锅炉换热器流体出口温度预测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：CN118468715B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202410625174.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种锅炉换热器流体出口温度预测方法是由严玉芳;龚霞炎;许月琴设计研发完成，并于2024-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种锅炉换热器流体出口温度预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种锅炉换热器流体出口温度预测方法，包括步骤一，建立以换热器热流体温度、热流体流量和冷流体阀门开度为输入，换热器冷流体出口温度预测为输出的混合专家模型；步骤二，通过数据库构建学习策略对所述混合专家模型进行优化，形成参数适定的混合专家模型；步骤三，输入当前状态下换热器热流体温度、热流体流量和冷流体阀门开度数据，通过混合专家模型自动输出当前换热器工作状态下冷流体出口温度预测结果。

本发明授权一种锅炉换热器流体出口温度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种锅炉换热器流体出口温度预测方法，其特征在于，包括： 步骤一，建立以换热器热流体温度、热流体流量和冷流体阀门开度为输入，换热器冷流体出口温度预测为输出的混合专家模型； 步骤二，通过数据库构建学习策略对所述混合专家模型进行优化，形成参数适定的混合专家模型； 步骤三，输入当前状态下换热器热流体温度、热流体流量和冷流体阀门开度数据，通过混合专家模型自动输出当前换热器工作状态下冷流体出口温度预测结果； 所述混合专家模型中第1个专家模型为9层长短时神经网络回归预测模型，第2个专家模型为7层长短时神经网络回归预测模型，第3个专家模型为5层长短时神经网络回归预测模型，然后对混合专家模型预测结果进行适应性融合得到换热器冷流体出口温度的预测结果，预测出当前状态下冷流体的出口温度； 所述混合专家模型包括门限模型优化和专家模型优化，通过数据库构建学习策略对所述混合专家模型进行优化，形成参数适定的冷流体出口温度预测混合专家模型， 然后对第i个专家模型的损失函数进行计算，得出损失函数，表达式如下： ， 其中，表示损失函数，为第i个门限计算单元，T表示阈值，为训练集中冷流体出口温度的真实值，为第i个混合专家模型的输出； 对第i个专家模型中的门限模型进行优化，其优化过程表示为： ， 其中，为第i个专家模型预测冷流体出口温度真实值的概率，为学习率，为第i个专家模型隐藏层的输出，对于第1个专家模型为第5层隐藏卷积层的输出，对于第2个专家模型为第4层隐藏卷积层的输出，对于第3个专家模型为第2层隐藏卷积层的输出。

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