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

作者：汤健; **丹; 郭子豪; 乔俊飞

来源：北京工业大学学报, 2021, 47(05): 431-443.

• 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)

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.

• 单位
  北京工业大学