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...
公开
摘要
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。
基本信息
专利标题 ：
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
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114564894A
申请号 ：
CN202210218420.1
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-03-04
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
汤健夏恒崔璨麟乔俊飞
申请人 ：
北京工业大学
申请人地址 ：
北京市朝阳区平乐园100号
代理机构 ：
北京思海天达知识产权代理有限公司
代理人 ：
刘萍
优先权 ：
CN202210218420.1
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06F17/18 G06F119/02
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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