基于XGBoost串并联集成的数据驱动MSWI全流程模型
来源：计算机集成制造系统杂志2025年第5期北京时间：
作者：王天峥, 汤健, 夏恒, 乔俊飞
单位：1.北京工业大学信息学部2.智慧环保北京实验室
摘要：针对城市固废焚烧（MSWI）过程燃烧机理与烟气净化机制复杂难以采用数学模型刻画、离线智能控制与运行优化算法难以验证等问题,构建了能够体现工艺顺序特性的基于XGBoost串并联集成的数据驱动MSWI全流程模型。首先,在描述目前国内典型炉排炉控制现状的基础上,基于经验认知对炉内燃烧过程模型的输入进行约简处理;接着,采用适应工业数据特性的XGBoost构建炉内燃烧过程串行模型;然后,基于互信息选择输入特征构建基于XGBoost的烟气处理过程并行模型;最后,采用逐阶段递进式训练策略对所提出的MSWI全流程模型进行调试。通过实际运行数据仿真验证了模型的有效性,为洞悉MSWI过程的内在机理和验证智能控制与运行优化算法提供了支撑。
关键词：城市固废焚烧,数据驱动,全流程模型,XGBoost,互信息,递进式训练
基金资助：科技创新2030——“新一代人工智能”重大资助项目（2021ZD0112301,2021ZD0112302）。
