仪器仪表学报

作者：徐 雯，汤 健，夏 恒，乔俊飞

单位：徐 雯,1.北京工业大学信息学部,,汤 健,1.北京工业大学信息学部,,夏 恒,1.北京工业大学信息学部,,乔俊飞,1.北京工业大学信息学部,

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

基金：北京市自然科学基金(4212032)、国家自然科学基金(62073006)项目资助

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0.01550、0.02023和0.01973。

来源：2022年第6期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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