NO_x浓度的混合正则化块增量随机配置网络预测方法

摘要

为实现城市固废焚烧（MSWI）过程氮氧化物（NO_x）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NO_x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 / NO_x预测 / 块增量随机配置网络 / 正则化