基于虚拟样本优化选择的城市固废焚烧过程二噁英排放浓度预测

U461%TP308; 城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程排放被称为"世纪之毒"的二噁英(dioxins,DXN)类化合物.工业现场多采用长周期、高成本的离线方式检测DXN排放浓度,这导致用于构建其预测模型的样本数量极为稀缺.针对上述问题,提出基于虚拟样本优化选择的MSWI过程DXN排放浓度预测建模策略和相应建模方法.首先,在对原始小样本数据进行离群点剔除、输入输出匹配等预处理的基础上,结合过程特性和机理知识进行特征选择以获得约简小样本.其次,基于领域专家知识和整体趋势扩散技术对约简小样本的输入/输出域进行扩展...

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Published in北京工业大学学报 Vol. 47; no. 5; pp. 431 - 443
Main Authors 汤健, 王丹丹, 郭子豪, 乔俊飞
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 计算智能与智能系统北京市重点实验室, 北京 100124%北京轨道交通技术装备集团, 北京 100070%北京工业大学信息学部, 北京 100124 01.05.2021
北京工业大学信息学部, 北京 100124
Subjects
城市固废焚烧(MSWI)
小样本
二噁英(DXN)
虚拟样本选择
虚拟样本生成
粒子群优化(PSO)
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ISSN0254-0037
DOI10.11936/bjutxb2020120016

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Summary:U461%TP308; 城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程排放被称为"世纪之毒"的二噁英(dioxins,DXN)类化合物.工业现场多采用长周期、高成本的离线方式检测DXN排放浓度,这导致用于构建其预测模型的样本数量极为稀缺.针对上述问题,提出基于虚拟样本优化选择的MSWI过程DXN排放浓度预测建模策略和相应建模方法.首先,在对原始小样本数据进行离群点剔除、输入输出匹配等预处理的基础上,结合过程特性和机理知识进行特征选择以获得约简小样本.其次,基于领域专家知识和整体趋势扩散技术对约简小样本的输入/输出域进行扩展.然后,基于机理知识和插值算法生成虚拟样本输入,再基于约简小样本构建的映射模型获得虚拟样本输出,并结合扩展的输入/输出域对其进行删减以获得候选虚拟样本.接着,基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对候选虚拟样本进行优选.最后,采用优选虚拟样本与约简训练样本组成的混合样本构建预测模型.结合某焚烧厂的DXN数据验证了所提方法的有效性.
ISSN:0254-0037
DOI:10.11936/bjutxb2020120016