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基于XGBoost串并联集成的数据驱动MSWI全流程模型
1
作者
王天峥
汤健
+1 位作者
夏恒
乔俊飞
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025年第5期1829-1843,共15页
针对城市固废焚烧(MSWI)过程燃烧机理与烟气净化机制复杂难以采用数学模型刻画、离线智能控制与运行优化算法难以验证等问题,构建了能够体现工艺顺序特性的基于XGBoost串并联集成的数据驱动MSWI全流程模型。首先,在描述目前国内典型炉...
针对城市固废焚烧(MSWI)过程燃烧机理与烟气净化机制复杂难以采用数学模型刻画、离线智能控制与运行优化算法难以验证等问题,构建了能够体现工艺顺序特性的基于XGBoost串并联集成的数据驱动MSWI全流程模型。首先,在描述目前国内典型炉排炉控制现状的基础上,基于经验认知对炉内燃烧过程模型的输入进行约简处理;接着,采用适应工业数据特性的XGBoost构建炉内燃烧过程串行模型;然后,基于互信息选择输入特征构建基于XGBoost的烟气处理过程并行模型;最后,采用逐阶段递进式训练策略对所提出的MSWI全流程模型进行调试。通过实际运行数据仿真验证了模型的有效性,为洞悉MSWI过程的内在机理和验证智能控制与运行优化算法提供了支撑。
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关键词
城市固废焚烧
数据驱动
全流程模型
XGBoost
互信息
递进式训练
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职称材料
题名
基于XGBoost串并联集成的数据驱动MSWI全流程模型
1
作者
王天峥
汤健
夏恒
乔俊飞
机构
北京工业大学信息学部
智慧环保北京实验室
出处
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025年第5期1829-1843,共15页
基金
科技创新2030——“新一代人工智能”重大资助项目(2021ZD0112301,2021ZD0112302)。
文摘
针对城市固废焚烧(MSWI)过程燃烧机理与烟气净化机制复杂难以采用数学模型刻画、离线智能控制与运行优化算法难以验证等问题,构建了能够体现工艺顺序特性的基于XGBoost串并联集成的数据驱动MSWI全流程模型。首先,在描述目前国内典型炉排炉控制现状的基础上,基于经验认知对炉内燃烧过程模型的输入进行约简处理;接着,采用适应工业数据特性的XGBoost构建炉内燃烧过程串行模型;然后,基于互信息选择输入特征构建基于XGBoost的烟气处理过程并行模型;最后,采用逐阶段递进式训练策略对所提出的MSWI全流程模型进行调试。通过实际运行数据仿真验证了模型的有效性,为洞悉MSWI过程的内在机理和验证智能控制与运行优化算法提供了支撑。
关键词
城市固废焚烧
数据驱动
全流程模型
XGBoost
互信息
递进式训练
Keywords
municipal solid waste incineration
data-driven
whole process model
XGBoost
mutual information
progressive training
分类号
X705 [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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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于XGBoost串并联集成的数据驱动MSWI全流程模型
王天峥
汤健
夏恒
乔俊飞
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025
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