一种垃圾燃烧设备运行的智能优化方法、系统和介质

本申请提供了一种垃圾燃烧设备运行的智能优化方法、系统和介质。该方法包括：获取垃圾燃烧设备预设数量的历史输入变量数据和历史输出变量数据，然后将历史输入变量数据及对应的历史输出变量数据分类获得训练数据集和测试数据集，获取设梯度提升树的关键参数并训练获得更新梯度提升树模型，根据更新梯度提升树模型计算获得输入变量重要性指数并通过阈值对比获得优化输入变量，通过多层BP神经网络和粒子群优化算法处理获得热效率预测模型，热效率预测模型经强化学习算法处理后获得最优输入变量特征数据；从而通过梯度提升树模型、多层BP神经网络、粒子群优化算法技术实现垃圾燃烧设备的智能优化，降低垃圾燃烧设备的发电成本。