本发明提供基于残差拟合机制简化深度森林回归的炉排炉MSWI过程二噁英排放软测量方法。
固废焚烧过程中产生的剧毒污染物二噁英(DXN)是必须进行最小化控制的关键环境指标。对DXN排放浓度进行快速准确的软测量是减少该类污染物排放控制的当务之急。本发明首先采用互信息和显著性检验对高维过程变量进行特征选择;接着,构建简化深度森林回归(SDFR)算法学习所选过程变量与DXN排放浓度之间的非线性关系;最后,设计了一种基于残差拟合(REF)机制的梯度增强策略提高逐层学习过程的泛化性能。本发明在预测精度和时间消耗方面优于其他方法。
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