本发明提供基于集成决策树算法的城市
固废焚烧过程关键被控变量预测方法。城市固体废物焚烧(MSWI)过程的稳定运行取决于三个关键被控变量,即炉温、烟气含氧量和锅炉蒸汽流量。本文针对三个被控变量构建了基于集成决策树算法的数据驱动模型,其是随机森林(RF)和梯度提升决策树(GBDT)的集成组合。首先,采用随机样本和特征抽样对MSWI过程数据进行预处理,获得建模数据子集;其次,采用这些子集构建RF模型,接着使用梯度迭代RF模型构建具有串行结构的GBDT模型;最后,通过简单加权平均RF子模型和GBDT子模型的预测输出以获得三个被控关键变量的最终预测值。基于实际MSWI过程中获得的运行数据验证方法的有效性。
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