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本发明公开一种基于随机森林和梯度提升树混合集成的二噁英排放浓度预测方法，首先，针对具有小样本高维特性的DXN建模数据进行训练样本和输入特征的随机采样以生成训练子集；接着，基于训练子集建立J个基于RF的DXN子模型；然后，对每个基于RF的DXN子模型进行I次迭代，构建J×I个基于GBDT的DXN子模型；最后，对基于RF和GBDT的DXN子模型的预测输出采用简单平均加权方式进行合并，获得最终输出。采用集成RF和GBDT的DXN预测模型构建方法能够提高DXN在线预测精度，辅助进行MSWI过程操作参数的运行优化，提高企业经济效益。
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