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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
被引量：
12
1
作者
汤健
王丹丹
+1 位作者
郭子豪
乔俊飞
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期431-443,共13页
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....
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.
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关键词
城市固废焚烧(MSWI)
二噁
英
(
dxn
)
小样本
虚拟样本生成
虚拟样本选择
粒子群优化(PSO)
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职称材料
基于特征约简与选择性集成算法的城市固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量
被引量：
11
2
作者
汤健
乔俊飞
+1 位作者
徐喆
郭子豪
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期110-120,共11页
城市固废焚烧(MSWI)排放的污染物二噁英(DXN)对生态环境与人类健康具有极大危害,其浓度的实时检测对MSWI过程运行优化和城市污染控制至关重要.具有痕量特性的DXN排放浓度不能实时检测,机理模型难以构建,并且其与过程变量间的映射关系复...
城市固废焚烧(MSWI)排放的污染物二噁英(DXN)对生态环境与人类健康具有极大危害,其浓度的实时检测对MSWI过程运行优化和城市污染控制至关重要.具有痕量特性的DXN排放浓度不能实时检测,机理模型难以构建,并且其与过程变量间的映射关系复杂.针对上述问题,本文提出了一种基于特征约简和选择性集成算法的DXN排放浓度软测量方法.首先,对在线采集的MSWI过程变量和离线化验的DXN排放浓度数据进行预处理,获得具有小样本高维特性的建模样本;接着,基于变量投影重要性(VIP)值和特征约简比率值确定模型输入特征;最后,基于操纵训练样本的集成构造策略构建自适应确定核参数的选择性集成模型.采用国外文献和国内工业MSWI过程的DXN排放浓度数据仿真验证了所提方法的有效性.
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关键词
城市固废焚烧(MSWI)
二噁
英
(
dxn
)
变量投影重要性(VIP)
特征约简
选择性集成算法
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职称材料
题名
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
被引量：
12
1
作者
汤健
王丹丹
郭子豪
乔俊飞
机构
北京工业大学信息学部
计算智能与智能系统北京市重点实验室
北京轨道交通技术装备集团
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期431-443,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(62073006,62021003,61890930-5,61873009)
北京市自然科学基金资助项目(4212032,4192009)
科学技术部国家重点研发计划(2018YFC1900800-5)。
文摘
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.
关键词
城市固废焚烧(MSWI)
二噁
英
(
dxn
)
小样本
虚拟样本生成
虚拟样本选择
粒子群优化(PSO)
Keywords
municipal solid waste incineration(MSWI)
dioxin(
dxn
)
small-sample
virtual sample generation
virtual sample selection
particle swarm optimization(PSO)
分类号
U461 [机械工程—车辆工程]
TP308 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于特征约简与选择性集成算法的城市固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量
被引量：
11
2
作者
汤健
乔俊飞
徐喆
郭子豪
机构
北京工业大学信息学部
计算智能与智能系统北京市重点实验室
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期110-120,共11页
基金
国家自然科学基金项目(62073006,61803191,61973226)
国家重点研发计划项目(2018YFC1900800–5)
矿冶过程自动控制技术国家(北京市)重点实验室项目(BGRIMM–KZSKL–2020–02)资助。
文摘
城市固废焚烧(MSWI)排放的污染物二噁英(DXN)对生态环境与人类健康具有极大危害,其浓度的实时检测对MSWI过程运行优化和城市污染控制至关重要.具有痕量特性的DXN排放浓度不能实时检测,机理模型难以构建,并且其与过程变量间的映射关系复杂.针对上述问题,本文提出了一种基于特征约简和选择性集成算法的DXN排放浓度软测量方法.首先,对在线采集的MSWI过程变量和离线化验的DXN排放浓度数据进行预处理,获得具有小样本高维特性的建模样本;接着,基于变量投影重要性(VIP)值和特征约简比率值确定模型输入特征;最后,基于操纵训练样本的集成构造策略构建自适应确定核参数的选择性集成模型.采用国外文献和国内工业MSWI过程的DXN排放浓度数据仿真验证了所提方法的有效性.
关键词
城市固废焚烧(MSWI)
二噁
英
(
dxn
)
变量投影重要性(VIP)
特征约简
选择性集成算法
Keywords
municipal solid waste incineration(MSWI)
Dioxin(
dxn
)
variable projection importance(VIP)
feature reduction
selective ensemble
分类号
X705 [环境科学与工程—环境工程]
X831 [环境科学与工程—环境工程]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
汤健
王丹丹
郭子豪
乔俊飞
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于特征约简与选择性集成算法的城市固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量
汤健
乔俊飞
徐喆
郭子豪
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
11
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职称材料
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