本发明公开了一种基于集成学习燃气轮机的氮氧化物预测方法及系统，所述方法包括：获取燃气轮机传感器上氮氧化物排放的数据；选择LSH‑Informer、BiGRU和BiLSTM作为基模型，同时选用ELM模型作为元学习器，采用Blending方法构建氮氧化物预测模型；引入Circle混沌初始化替换CGO算法原本的随机初始化种群，引入Golden SineAlgorithm更新位置的方式替换CGO第四颗种子位置更新的方式；使用改进的混沌博弈优化算法对LSH‑Informer模型的超参数进行优化；对氮氧化物预测模型进行评价，并使用优化之后的模型对燃气轮机的氮氧化物排放浓度进行预测。本发能实现发电厂燃气轮机氮氧化物排放浓度的预测，更准确地预测发电厂燃气轮机产生的氮氧化物排放水平，有助于采取更有效的环保措施，提高环境保护水平。