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本发明公开了一种基于孤立森林和加权随机森林的烟气制酸数据清洗及优化方法，该方法对烟气制酸脱硫过程进行分析，结合大量的生产监测数据，采用最大信息系数分析方法对风机出口O2浓度、风机出口烟气温度、一级动力波入口压力、炉内压力、风机入口流量、转化器入口温度等工艺变量进行相关性分析，获得影响SO2转化率和硫酸产量等指标的关键变量。然后，针对关键变量，对其原始数据的变化趋势进行分析，利用孤立森林算法对数据集中的异常值、离群值进行识别并剔除，得到缺失数据集。最后，采用加权随机森林算法对缺失数据集进行拟合预测，补偿其中的缺失数据，实现对烟气制酸过程数据的清洗及优化，从而达到提升脱硫效率和硫酸产量的目的。
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