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龍圖騰網獲悉重慶遠達煙氣治理特許經營有限公司;華北電力大學申請的專利一種基于時序數列分析耦合神經網絡預測的不良數據辨識方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114757413B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210376902.X，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權一種基于時序數列分析耦合神經網絡預測的不良數據辨識方法是由齊荷梅;陸強;彭興文;唐欣;馬善為;劉吉設計研發完成，并于2022-04-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于時序數列分析耦合神經網絡預測的不良數據辨識方法在說明書摘要公布了：本發明提出了一種基于時序數列分析耦合神經網絡預測的不良數據辨識方法，主要步驟包括：獲取原始數據，原始數據進行無量綱化處理，對原始樣本參數序列進行平穩性測試，若不平穩則對序列進行差分處理并再次測試直至差分序列平穩，建立序列的差分自回歸移動平均模型，計算模型殘差，將殘差值大于預設值歸類至不良樣本集。建立BP神經網絡模型，通過神經網絡模型對不良樣本集進行循環測試，最終獲得不良數據集。本發明通過耦合時序數列分析和神經網絡模型，利用時序數列分析初步獲得不良數據，然后利用神經網絡模型進行檢驗驗證，非常適合處理具有參數多、波動大等特點的脫硝系統數據，辨識精度和準確性高，可廣泛用于煙氣脫硝領域不良數據的辨識。

本發明授權一種基于時序數列分析耦合神經網絡預測的不良數據辨識方法在權利要求書中公布了：1.一種基于時序數列分析耦合神經網絡預測的不良數據辨識方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1、獲取煙氣脫硝系統采集的原始數據，補充原始數據中存在的樣本缺失數據，然后對數據進行無量綱化處理，得到樣本數據；步驟2、對樣本數據進行平穩性分析，若樣本數據平穩則進行下一步分析；若樣本數據不平穩，則對樣本數據進行差分處理，然后對所得的差分序列進行平穩性分析，重復此過程直至差分序列平穩；步驟3、構建差分自回歸移動平均模型ARIMA；步驟4、計算差分自回歸移動平均模型的殘差，將殘差大于預設值的樣本添加至異常數據集，其余樣本歸類至正常樣本集；步驟5、構建BP神經網絡；步驟6、將異常數據集和隨機10％正常樣本作為測試樣本，剩余90％正常樣本作為訓練樣本，建立神經網絡模型，然后對測試樣本進行預測，根據預設條件將測試樣本重新劃歸至不良樣本集或訓練樣本集，進行循環測試直至達到預設次數；步驟7、對不良樣本集進行檢驗和校正，確定最終不良數據。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人重慶遠達煙氣治理特許經營有限公司;華北電力大學，其通訊地址為：400060 重慶市南岸區青龍路1號4-6屋；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。