本发明公开一种基于机器学习的多源城市
固废配伍优化方法,包括:获取相关性质数据;通过特征选择算法对所述相关性质数据进行筛选处理,得到特征变量,按照经济性优先和排放优先的方式对特征变量进行分类,对所述分类按照比例进行原料预配伍;所述原料预配伍进行协同燃烧处理,得到燃烧后的数据,汇总成数据库,根据所述数据库构建原料组分、运行工况和污染物分布的矩阵,获得矩阵数据;对所述矩阵数据进行主成分分析处理,构建信息处理模型,获得样本数据集;根据样本数据集,进行训练处理构建关系模型,获得处理后的参数;将所述参数进行训练处理,构建回归模块,获得最优参数,与所述矩阵数据进行回归计算,获得固废原料配伍优化方案。
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