生活垃圾焚燒廠煙氣二噁英類的支持向量回歸預測.pdf

1、我國生活垃圾焚燒處理規(guī)模飛速增長，焚燒煙氣中二噁英類的排放監(jiān)管是垃圾焚燒廠運營中亟待解決的問題。二噁英類濃度的直接檢測成本高，實時監(jiān)測難度大，而利用垃圾焚燒煙氣在線監(jiān)測數(shù)據(jù)，探索建立二噁英類濃度與煙氣污染物濃度、工況參數(shù)的多元回歸預測模型，對煙氣中二噁英類濃度進行間接的實時監(jiān)測，有助于控制環(huán)境風險。但受限于二噁英類監(jiān)測成本高，可供回歸預測訓練的樣本少，以結(jié)構風險最小化為原則的支持向量機有助于解決這一小樣本問題。
　　對華南某生活垃

2、圾焚燒廠進行了10次二噁英類采樣，并同步記錄焚燒工況及常規(guī)污染物的在線監(jiān)測數(shù)據(jù)，利用這10組樣本對二噁英類濃度及毒性當量分別建立支持向量回歸（SVR）預測模型，以平均絕對百分比誤差（MAPE）為指標，并用留一法交叉驗證進行評價，得出如下結(jié)論：
　?。?）比較了網(wǎng)格搜索法、遺傳算法、粒子群算法3種參數(shù)尋優(yōu)算法對模型參數(shù)的搜索能力，結(jié)果表明，在搜索范圍一致的條件下，網(wǎng)格搜索法雖然速度稍慢，但最優(yōu)參數(shù)搜索能力最強；分別采用多項式核函數(shù)、

3、RBF核函數(shù)、Sigmoid核函數(shù)建立模型，低階多項式核函數(shù)模型整體預測誤差最小。故而選擇網(wǎng)格搜索法及多項式核函數(shù)建立SVR模型。
　　（2）以逐步回歸分析篩選特征變量，分別建立多元線性回歸（MLR）及SVR模型對二噁英類濃度及毒性當量進行預測，MLR的預測MAPE分別為20.94％、31.20%，SVR的預測MAPE分別為17.41%、22.77%。后者雖然小于前者，但誤差仍較大，未達到滿意的預測精度。
　　（3）以封裝式