基于模塊化神經網絡的城市固廢焚燒過程氮氧化物預測方法屬于固廢處理領域，尾氣排放控制是MSWI過程中面臨的主要問題。準確預測NOx濃度對于提高SNCR脫硝效率，降低NOx排放具有重要意義。本發(fā)明中，開發(fā)了一種基于模塊化神經網絡的NOx預測方法。首先，采用指數(shù)平滑預測方法對時序數(shù)據(jù)進行分割，將數(shù)據(jù)劃分成具有不同分布特性的子集；其次，針對不同的子集，采用徑向基函數(shù)建立相應的子網絡實現(xiàn)NOx的預測；最后采用基于歐式距離的度量方法衡量測試樣本與各個子集的匹配度，從而選擇合適的子網絡進行測試。基于某MSWI廠實際工業(yè)數(shù)據(jù)驗證了所提方法的有效性。