基于仿真机理和改进回归决策树的二噁英排放建模OA北大核心CSTPCD
Dioxin Emission Concentration Modeling Based on Simulation Mechanism and Improved Linear Regression Decision Tree
城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)过程是"世纪之毒"二噁英(Dioxin,DXN)的重要排放源之一.截止目前为止,DXN的演化机理和实时检测仍是尚未解决的难题.现有研究主要基于离线化验数据构建数据驱动模型,DXN的检测未有效结合燃烧过程机理.针对该问题,本文提出基于仿真机理和改进线性回归决策树(Linear re-gression decision tree,LRDT)的DXN排放建模.…查看全部>>
Municipal solid waste incineration(MSWI)process has been one of the important emission sources of di-oxin(DXN)in terms of century posion.Untill now,the evolution mechanism and real-time detection of DXN emis-sion concentration are still unsolved challenges.Existing studies mainly rely on available data to build data-driven modeling,and how to effectively combine the mechanism of combustion process for DXN detection is a problem that is not considered.To solv…查看全部>>
夏恒;汤健;余文;乔俊飞
北京工业大学信息学部 北京 100124 中国||北京工业大学智慧环保北京实验室 北京 100124 中国北京工业大学信息学部 北京 100124 中国||北京工业大学智慧环保北京实验室 北京 100124 中国墨西哥国立理工大学高级研究中心(CINVESTAV-IPN) 墨西哥 07360 墨西哥北京工业大学信息学部 北京 100124 中国||北京工业大学智慧环保北京实验室 北京 100124 中国
城市固废焚烧二噁英燃烧状态数值仿真机理线性回归决策树半监督迁移学习
Municipal solid waste incineration(MSWI)dioxin(DXN)combustion conditionnumerical simulation-based mechanismlinear regression decision tree(LRDT)semi-supervised transfer learning
《自动化学报》 2024 (8)
1601-1619,19
国家自然科学基金(62073006,62173120,62373017)资助Supported by National Natural Science Foundation of China(62073006,62173120,62373017)
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