垃圾焚烧烟气中二噁英类浓度的支持向量回归预测

摘要：

文章利用垃圾焚烧烟气的在线监测数据,探索建立二噁英类浓度与烟气中其他污染物浓度、工况参数的多元回归预测模型,从而实现对烟气中二噁英类浓度的间接实时监测,但受限于二噁英类浓度的监测成本高,可供回归预测训练的样本少的问题,线性回归预测模型的泛化能力较弱、稳定性较差.使用非线性的支持向量回归方法建模,有助于解决这一问题.文章使用3种核函数构建支持向量回归预测模型,应用华南地区某垃圾焚烧厂的10组监测数据作为训练集和测试集,比较了支持向量回归预测和多元线性回归预测的相对误差.研究结果表明,训练集为8组数据时,支持向量回归预测的相对误差明显小于多元线性回归,尤其是模型使用1阶多项式核函数和径向基核函数时的最大百分比误差较小,泛化能力较强.

关键词：垃圾焚烧、烟气、二噁英类、小样本、支持向量回归

所属期刊栏目：35

分类号：TK6;X705(生物能及其利用)

资助基金：国家自然科学基金项目51608223;中央级公益性科研院所基本科研业务专项PM-zx703-201602-050

在线出版日期：2017-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1107-1114