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汤健 (汤健.) (Scholars:汤健) | 徐雯 (徐雯.) | 夏恒 (夏恒.) | 乔俊飞 (乔俊飞.) (Scholars:乔俊飞)

Abstract:

针对城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程中存在的随机和连续数据缺失问题,提出了一种基于专家经验和约简特征集成模型的填充方法.首先,将过程数据缺失情况识别为随机分布、时间维度和特征维度缺失3种类型.接着,基于专家经验对前2种类型进行缺失填充后,面向第3种类型基于分布相似性和互信息相关性为缺失特征预测模型选择建模数据集和约简特征,建立具有互补特性的随机森林、梯度提升决策树和反向传播神经网络子模型对缺失值进行初步预测,利用贝叶斯线性回归(Bayesian linear regression,BLR)构建集成模型以获得最终填充值.最后,利用填充后的MSWI数据建立基于跨层全连接深度森林回归的二噁英排放浓度软测量模型.实验结果表明所提方法提高了MSWI过程数据的质量.

Keyword:

集成模型 BLR) 约简特征 城市固废焚烧(municipal solid waste incineration 贝叶斯线性回归(Bayesian linear regression 专家经验 MSWI) 数据填充

Author Community:

  • [ 1 ] [乔俊飞]北京工业大学信息学部,北京 100124;智慧环保北京实验室,北京 100124
  • [ 2 ] [汤健]北京工业大学信息学部,北京 100124;智慧环保北京实验室,北京 100124
  • [ 3 ] [夏恒]北京工业大学信息学部,北京 100124;智慧环保北京实验室,北京 100124
  • [ 4 ] [徐雯]北京工业大学信息学部,北京 100124;智慧环保北京实验室,北京 100124

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Source :

北京工业大学学报

ISSN: 0254-0037

Year: 2023

Issue: 4

Volume: 49

Page: 435-448

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