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基于选择性集成核学习算法的固废焚烧过程二英排放浓度软测量
基于选择性集成核学习算法的固废焚烧过程二英排放浓度软测量
作者:
乔俊飞
汤健
原文服务方:
化工学报
城市固废焚烧
过程系统
二英
参数估值
选择性集成
废物处理
摘要:
城市固废焚烧(MSWI)过程排放的二英(DXN)是被称为"世纪之毒"的持续性污染物.该过程的多阶段、多温度区间的物理化学特性导致DXN排放浓度的机理模型难以构建.工业实际中通常以月或季为周期耗时近1周时间在实验室以离线化验方式滞后检测.针对这些问题,提出了基于选择性集成(SEN)核学习算法的DXN排放浓度软测量方法.首先,基于先验知识给出候选核参数集和候选惩罚参数集,采用核学习算法构建基于这些超参数的候选子子模型;然后,耦合优化和加权算法对相同核参数的候选子子模型进行选择与合并,进而得到基于不同核参数的候选SEN子模型集合;最后,再次采用优化和加权算法获得结构与超参数自适应的多层SEN软测量模型.采用UCI平台水泥抗压强度和焚烧过程DXN数据验证了所提方法的有效性.
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二
英
启炉
记忆效应
排放特性
污染
基于EMD和选择性集成学习算法的磨机负荷参数软测量
经验模态分解
选择性集成建模
磨机负荷参数
选择性信息融合
频谱特征
基于进化多目标优化的选择性集成学习软测量建模
软测量
集成学习
输入特征扰动
集成修剪
进化多目标优化
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文献信息
篇名
基于选择性集成核学习算法的固废焚烧过程二英排放浓度软测量
来源期刊
化工学报
学科
关键词
城市固废焚烧
过程系统
二英
参数估值
选择性集成
废物处理
年,卷(期)
2019,(2)
所属期刊栏目
过程系统工程
研究方向
页码范围
696-706
页数
11页
分类号
TQ028.8
字数
语种
中文
DOI
10.11949/j.issn.0438?1157.20181354
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
乔俊飞
北京工业大学信息学部
181
1883
22.0
31.0
5
汤健
北京工业大学信息学部
12
38
5.0
5.0
传播情况
被引次数趋势
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版权信息
全文
全文.pdf
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
化工学报
主办单位:
中国化工学会
出版周期:
月刊
ISSN:
0438-1157
CN:
11-1946/TQ
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1923-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
11879
总下载数(次)
0
总被引数(次)
117834
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