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本发明提供基于集成决策树算法的城市固废焚烧过程关键被控变量预测方法。城市固体废物焚烧(MSWI)过程的稳定运行取决于三个关键被控变量，即炉温、烟气含氧量和锅炉蒸汽流量。本文针对三个被控变量构建了基于集成决策树算法的数据驱动模型，其是随机森林(RF)和梯度提升决策树(GBDT)的集成组合。首先，采用随机样本和特征抽样对MSWI过程数据进行预处理，获得建模数据子集；其次，采用这些子集构建RF模型，接着使用梯度迭代RF模型构建具有串行结构的GBDT模型；最后，通过简单加权平均RF子模型和GBDT子模型的预测输出以获得三个被控关键变量的最终预测值。基于实际MSWI过程中获得的运行数据验证方法的有效性。
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