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龙图腾网获悉华东理工大学申请的专利一种乙烯浓度的预测方法、系统及存储介质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：CN119943214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510004987.2，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种乙烯浓度的预测方法、系统及存储介质是由杜文莉;田洲;周钊;王振雷;钱锋设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种乙烯浓度的预测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种乙烯浓度的预测方法、一种乙烯浓度的预测系统，以及一种计算机可读存储介质。乙烯浓度的预测方法包括步骤：获取乙烯精馏塔数据，乙烯精馏塔数据包括与乙烯精馏塔产物相关的变量；采用主成分分析法和降噪自编码器对乙烯精馏塔数据进行降维提取和去噪处理，以确定特征数据；以及将特征数据输入混合神经网络模型中以预测乙烯浓度，其中，混合神经网络模型基于双向门控循环单元构建，混合神经网络模型的优选超参数根据鲸鱼优化算法确定。本发明提供的乙烯浓度的预测方法能够实时准确地预测乙烯浓度，并解决乙烯分离过程中由工艺状态变化等引起的预测精度不高、实时性差的问题。

本发明授权一种乙烯浓度的预测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种乙烯浓度的预测方法，其特征在于，包括步骤： 获取乙烯精馏塔数据，所述乙烯精馏塔数据包括与乙烯精馏塔产物相关的变量，所述与乙烯精馏塔产物相关的变量包括乙烯进料量、乙烷进料量、进料温度、进料压力、回流比、再沸器热负荷和塔顶冷凝器热负荷； 采用主成分分析法和降噪自编码器对所述乙烯精馏塔数据进行降维提取和去噪处理，以确定特征数据；以及 将所述特征数据输入混合神经网络模型中以预测乙烯浓度，其中，所述混合神经网络模型基于双向门控循环单元构建，所述混合神经网络模型的优选超参数根据鲸鱼优化算法确定， 其中，所述混合神经网络模型的优选超参数根据鲸鱼优化算法确定的步骤包括： 响应于所述混合神经网络模型的预测精度不满足要求，根据所述鲸鱼优化算法确定所述混合神经网络模型的超参数，所述混合神经网络模型的预测精度由误差判别函数确定； 根据所述超参数训练所述混合神经网络模型以更新所述混合神经网络模型的参数，并确定更新参数后的所述混合神经网络模型的预测精度；以及 重复上述步骤，直到所述混合神经网络模型的预测精度满足要求，确定训练所述混合神经网络模型的超参数为所述优选超参数。

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