摘要
本发明公开了一种燃气轮机氮氧化物预测方法及系统，所述方法包括获取并清洗燃气轮机氮氧化物排放历史数据；采用SSVMD将数据分解为k个模态子序列；利用XGBoost筛选关键特征分量；构建MICN‑VAA‑BIGRU模型进行时序预测建模；基于改进的IJOS优化器优化模型参数；最终实现氮氧化物排放实时预测；本发明通过SSVMD技术实现多尺度特征自适应分解，结合多尺度卷积、双向门控循环网络和波动感知注意力机制，有效提升复杂工况下的特征表征能力和预测精度。系统采用特征工程与深度学习模型协同优化机制，具有强泛化能力和快速迁移特性，可广泛应用于工业过程的多变量时序预测。
