NOx浓度的混合正则化块增量随机配置网络预测方法

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2026年第2期北京时间：

作者：严爱军，卜宝

单位：严爱军,北京工业大学 信息科学技术学院, 北京, 100124;北京工业大学 数字社区教育部工程研究中心, 北京, 100124,卜宝,北京工业大学 信息科学技术学院, 北京, 100124;北京工业大学 数字社区教育部工程研究中心, 北京, 100124

摘要：为实现城市固废焚烧(MSWI)过程氮氧化物(NOx)排放浓度的快速准确预测,本文提出了一种基于混合正则化块增量随机配置网络(MR-BSCN)的预测方法.在BSCN(Block increments Stochastic Configuration Network)完成模型训练后,通过在凸优化近似后的L0正则化中加入动量项对模型中冗余节点进行修剪,同时为了保证修剪后模型的精度,使用L2正则化对模型的输出权重进行微调.最终,利用北京某固废焚烧厂实际数据进行验证,结果表明,所提方法能够在BSCN快速建模的基础上,实现NOx浓度的准确预测且具有更紧凑的模型结构,为该参数的优化控制打下了基础.

关键词：城市固废焚烧;NOx预测;块增量随机配置网络;正则化

基金资助：国家自然科学基金(62373017)