【摘 要】
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二噁英是城市固废焚烧过程排放的痕量有机污染物.受限于相关技术的复杂度和高成本,二噁英排放浓度检测的大时滞已成为制约城市固废焚烧过程优化控制的关键因素之一.虽然具有低成本、快响应、高精度等特点的数据驱动软测量模型能够有效解决上述问题,但二噁英建模方法必须要契合数据的小样本、高维度特性.对此,提出了由特征映射层、潜在特征提取层、特征增强层和增量学习层组成的宽度混合森林回归软测量方法.首先,构建由随机森
【基金项目】
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国家自然科学基金（62073006,62173120,62021003）； 北京市自然科学基金资助项目（4212032,4192009）； 科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目（2021ZD0112301,2021ZD0112302）资助；
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二噁英是城市固废焚烧过程排放的痕量有机污染物.受限于相关技术的复杂度和高成本,二噁英排放浓度检测的大时滞已成为制约城市固废焚烧过程优化控制的关键因素之一.虽然具有低成本、快响应、高精度等特点的数据驱动软测量模型能够有效解决上述问题,但二噁英建模方法必须要契合数据的小样本、高维度特性.对此,提出了由特征映射层、潜在特征提取层、特征增强层和增量学习层组成的宽度混合森林回归软测量方法.首先,构建由随机森林和完全随机森林构成的混合森林组进行高维特征映射;其次,依据贡献率对全联接混合矩阵进行潜在特征提取,采用信息度量准则保证潜在有价值信息的最大化传递和最小化冗余,降低模型的复杂度和计算消耗;然后,基于所提取潜在信息训练特征增强层以增强特征表征能力;最后,通过增量式学习策略构建增量学习层后采用Moore-Penrose伪逆获得权重矩阵.在基准数据集和城市固废焚烧过程二噁英数据集上的实验结果表明了方法的有效性和优越性.
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