高維稀疏數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的城市固廢焚燒過(guò)程二噁英排放智能檢測(cè)

 
第1章緒論
1.1研究背景和意義
1.2工業(yè)過(guò)程高維數(shù)據(jù)軟測(cè)量技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.2.1模型輸入維數(shù)約簡(jiǎn)
1.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成建模理論
1.2.3選擇性集成建模
1.2.4模型泛化性能評(píng)價(jià)與超參數(shù)優(yōu)化
1.2.5建模數(shù)據(jù)期望概率分布
1.3工業(yè)過(guò)程稀疏數(shù)據(jù)完備技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.3.1小樣本數(shù)據(jù)集概述
1.3.2虛擬樣本生成簡(jiǎn)介
1.3.3虛擬樣本的定義和內(nèi)涵
1.3.4回歸建模VSG的分類
1.3.5回歸建模VSG的要點(diǎn)
1.3.6回歸建模VSG的難點(diǎn)
1.4城市固廢焚燒過(guò)程二噁英排放濃度檢測(cè)現(xiàn)狀
1.4.1離線直接檢測(cè)法
1.4.2指示物/關(guān)聯(lián)物在線間接檢測(cè)法
1.4.3軟測(cè)量檢測(cè)法
1.5DXN檢測(cè)存在的問(wèn)題
1.5.1檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展階段與關(guān)聯(lián)性
1.5.2不同DXN檢測(cè)法的優(yōu)勢(shì)與互補(bǔ)性
1.5.3不同DXN檢測(cè)法的局限性
1.6主要內(nèi)容
參考文獻(xiàn)
第2章面向二噁英排放檢測(cè)的MSWI過(guò)程特性分析
2.1引言
2.2基于爐排爐的MSWI過(guò)程工藝描述
2.2.1固廢儲(chǔ)運(yùn)系統(tǒng)
2.2.2固廢燃燒系統(tǒng)
2.2.3余熱交換系統(tǒng)
2.2.4蒸汽發(fā)電系統(tǒng)
2.2.5煙氣處理系統(tǒng)
2.2.6煙氣排放系統(tǒng)
2.3MSWI過(guò)程的DXN生成機(jī)理與排放控制
2.3.1DXN的起源與結(jié)構(gòu)
2.3.2DXN的生成機(jī)理
2.3.3DXN的排放控制措施
2.4影響DXN排放濃度的因素
2.4.1DXN的生成、吸附和排放過(guò)程
2.4.2DXN排放影響因素分析
2.5DXN排放濃度軟測(cè)量的難點(diǎn)
參考文獻(xiàn)
第3章基于SEN核學(xué)習(xí)算法的MSWI過(guò)程二噁英排放軟測(cè)量
3.1引言
3.2建模策略
3.3算法實(shí)現(xiàn)
3.3.1基于先驗(yàn)知識(shí)預(yù)處理
3.3.2候選子子模型構(gòu)建
3.3.3候選SEN子模型構(gòu)建
3.3.4SEN模型構(gòu)建
3.4實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
3.4.1基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集
3.4.2國(guó)外文獻(xiàn)的DXN數(shù)據(jù)集
參考文獻(xiàn)
第4章基于特征約簡(jiǎn)與SEN的MSWI過(guò)程二噁英排放軟測(cè)量
4.1引言
4.2建模策略
4.3算法實(shí)現(xiàn)
4.3.1數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理
4.3.2基于變量投影重要性的輸入特征選擇
4.3.3基于訓(xùn)練樣本構(gòu)造策略的SEN軟測(cè)量模型
4.4實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
4.4.1國(guó)外文獻(xiàn)DXN數(shù)據(jù)集
4.4.2國(guó)內(nèi)工業(yè)DXN數(shù)據(jù)集
參考文獻(xiàn)
第5章基于潛在特征SEN建模的MSWI過(guò)程二噁英排放軟測(cè)量
5.1引言
5.2建模策略
5.3算法實(shí)現(xiàn)
5.3.1廣義子系統(tǒng)劃分
5.3.2潛在特征提取與初選
5.3.3潛在特征度量與再選
5.3.4自適應(yīng)SEN建模
5.4應(yīng)用研究
5.4.1基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集
5.4.2工業(yè)數(shù)據(jù)集
5.4.3分析與討論
參考文獻(xiàn)
第6章基于多層特征選擇的MSWI過(guò)程二噁英排放軟測(cè)量
6.1引言
6.2建模策略
6.3算法實(shí)現(xiàn)
6.3.1基于單特征相關(guān)性的第1層特征選擇
6.3.2基于多特征冗余性的第2層特征選擇
6.3.3基于模型性能的第3層特征選擇與模型構(gòu)建
6.4應(yīng)用研究
6.4.1數(shù)據(jù)描述
6.4.2建模結(jié)果
6.4.3方法比較
參考文獻(xiàn)
第7章改進(jìn)VSG及其在MSWI過(guò)程二噁英排放軟測(cè)量中的應(yīng)用
7.1引言
7.2預(yù)備知識(shí)
7.2.1基于VSG的建模樣本補(bǔ)充
7.2.2基于大趨勢(shì)擴(kuò)散的區(qū)域擴(kuò)展
7.2.3基于RWNN隱含層插值的VSG
7.3建模策略與實(shí)現(xiàn)
7.3.1基于改進(jìn)MTD的區(qū)域擴(kuò)展
7.3.2基于等間隔插值的VSG
7.3.3基于RWNN多組隱含層插值的VSG
7.3.4虛擬樣本混合
7.4實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
7.4.1基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集
7.4.2工業(yè)數(shù)據(jù)集
參考文獻(xiàn)
第8章基于虛擬樣本優(yōu)化選擇的MSWI過(guò)程二噁英排放濃度軟測(cè)量
8.1引言
8.2標(biāo)準(zhǔn)PSO簡(jiǎn)介
8.3建模策略與算法實(shí)現(xiàn)
8.3.1基于改進(jìn)MTD的區(qū)域擴(kuò)展
8.3.2基于等間隔插值的生成候選虛擬樣本
8.3.3基于PSO的虛擬樣本選擇
8.3.4基于混合樣本的模型構(gòu)建
8.4實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
8.4.1基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集
8.4.2工業(yè)數(shù)據(jù)集
參考文獻(xiàn)
第9章基于多插值MOPSO的VSG及其在MSWI過(guò)程二噁英排放軟測(cè)量中的應(yīng)用
9.1引言
9.2多目標(biāo)問(wèn)題的優(yōu)化
9.3建模策略與算法實(shí)現(xiàn)
9.3.1基于改進(jìn)MTD的區(qū)域擴(kuò)展
9.3.2基于多插值策略生成候選虛擬樣本
9.3.3基于MOPSO的虛擬樣本選擇
9.3.4基于混合樣本的模型構(gòu)建
9.4實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
9.4.1基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集
9.4.2工業(yè)數(shù)據(jù)集
參考文獻(xiàn)
第10章基于MOPSO混合優(yōu)化的VSG及其在MSWI過(guò)程二噁英排放軟測(cè)量中的應(yīng)用
10.1引言
10.2預(yù)備知識(shí)
10.2.1隨機(jī)森林
10.2.2綜合學(xué)習(xí)PSO
10.3建模策略
10.4算法實(shí)現(xiàn)
10.4.1面向MOPSO的粒子設(shè)計(jì)
10.4.2面向VSG的適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)
10.4.3面向VSG的MOPSO
10.5仿真驗(yàn)證和工業(yè)應(yīng)用
10.5.1評(píng)價(jià)指標(biāo)描述
10.5.2基準(zhǔn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證
10.5.3工業(yè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證
10.5.4討論與分析
參考文獻(xiàn)
第11章基于特征約簡(jiǎn)概率密度函數(shù)的VSG及其在MSWI過(guò)程二噁英排放軟測(cè)量中的應(yīng)用
11.1引言
11.2預(yù)備知識(shí)
11.2.1主成分分析
11.2.2核密度估計(jì)
11.3建模策略與算法實(shí)現(xiàn)
11.3.1基于特征約簡(jiǎn)概率密度函數(shù)生成虛擬樣本輸入
11.3.2基于集成模型生成虛擬樣本輸出
11.3.3基于綜合學(xué)習(xí)PSO優(yōu)化VSG過(guò)程的超參數(shù)
11.4仿真驗(yàn)證
11.4.1評(píng)價(jià)指標(biāo)描述
11.4.2基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集
11.4.3工業(yè)數(shù)據(jù)集
11.4.4討論與分析
參考文獻(xiàn)
第12章基于VSG的MSWI過(guò)程二噁英排放濃度軟測(cè)量系統(tǒng)
12.1引言
12.2系統(tǒng)需求分析
12.3系統(tǒng)開(kāi)發(fā)方案與技術(shù)路線
12.3.1開(kāi)發(fā)方案
12.3.2技術(shù)路線
12.4系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)
12.4.1過(guò)程數(shù)據(jù)監(jiān)控
12.4.2DXN排放濃度軟測(cè)量
12.4.3建模樣本展示
12.4.4算法介紹