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本发明公开一种基于深度森林回归算法的DXN排放浓度软测量方法，以原始特征作为输入层森林模型的输入，训练4个子森林模型后串行组合子森林模型的预测均值获得层回归向量，将其与原始特征进行特征重组得到增强层回归向量；将增强层回归向量作为中间层森林模型的输入，计算当前层森林模型在验证集上的均方根误差对中间层森林模型深度进行自适应调整，将调整后的输入层的最后一层的森林模型的层回归向量与原始特征组合，将获得增强层回归向量作为中间层森林模型的输出；将增强层回归向量作为输出层森林模型的输入，训练输出层中的4个子森林模型，对输出层的每个子森林模型预测均值进行算术平均获得最终DXN预测值。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202010263169.1
Filing Date： 2020-04-07
Publication Date： 2023-10-27
Pub. No.： CN111462835B
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 授权
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