一种基于数据驱动的含铜固废热解溴代芳烃含量预测方法

本发明实施例提供了一种基于数据驱动的含铜固废热解溴代芳烃含量预测方法。所述方法包括：收集包含有溴代芳烃含量的含铜固废热解实验数据，获得原始数据集，提取无机组分晶格参数、平均原子性质以及有机组分元素组成，形成处理数据集，构建极端梯度提升(XGBoost)模型，实现对热解产物中溴代芳烃含量的准确预测。本发明方法结合机器学习方法实现对含铜固废热解液相产物中溴代芳烃含量进行预测，适用于含铜固废热解产物监控。