典型文献
基于Bagging半监督深度森林回归的二噁英排放浓度软测量
文献摘要：
城市固废焚烧(MSWI)过程产生的副产品之一是被称为"世纪之毒"的二噁英(DXN),受限于其排放浓度检测技术难度以及时间与经济成本等因素,难以获得足量的有标记样本用于构建DXN排放浓度软测量模型.为有效利用现场控制系统采集的大量无标记样本,同时解决传统浅层学习模型泛化性能较差的问题,提出了基于Bagging半监督深度森林回归(DFR)的DXN排放浓度软测量方法.首先,基于Bagging机制以重采样原始标记数据集的方式获得多个训练子集,并构建具有差异性的多个随机森林(RF)模型;接着,将RF模型迭代更新、近邻集合选择和性能评估策略相结合用于获得高置信度伪标记样本;最后,基于伪标记和原始标记样本集构建DFR模型.采用北京某MSWI电厂的实际DXN检测数据验证了所提方法的有效性,结果表明,该方法的预测稳定性较好,其训练、验证和测试集的均方根误差分别为0.015 50、0.020 23和0.019 73.
文献关键词：
城市固废焚烧;二噁英软测量;Bagging半监督;伪标记样本;随机森林;深度森林回归
中图分类号：
作者姓名：
徐雯;汤健;夏恒;乔俊飞
作者机构：
北京工业大学信息学部 北京 100124
文献出处：
引用格式：
[1]徐雯;汤健;夏恒;乔俊飞-.基于Bagging半监督深度森林回归的二噁英排放浓度软测量)[J].仪器仪表学报,2022(06):251-259
A类：
深度森林回归,二噁英软测量
B类：
Bagging,半监督,二噁英排放,排放浓度,城市固废焚烧,MSWI,副产品,DXN,受限于,浓度检测,技术难度,经济成本,难以获得,足量,软测量模型,无标记,浅层学习,模型泛化性,泛化性能,DFR,软测量方法,重采样,记数,子集,RF,模型迭代,迭代更新,近邻,性能评估,评估策略,置信度,伪标记样本,样本集,检测数据,数据验证,测试集
AB值：
0.304858
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
