摘要
本发明提供了一种基于差分进化的MSWI全流程模型超参数优化方法,该方法包括构建炉内燃烧过程模型和烟气处理过程模型;通过单因素分析法分别对炉内燃烧过程模型和烟气处理过程模型进行参数分析,确定寻优参数和寻优参数取值范围;根据炉内燃烧过程模型和烟气处理过程模型的评价性能指标之和构建适应度函数;基于适应度函数,通过差分进化算法对寻优参数进行优化,得到全局最优超参数;通过全局最优超参数分别对炉内燃烧过程模型和烟气处理过程模型进行参数更新,生成MSWI全流程模型。该方法通过差分进化算法对8个并行模型的超参数进行自动同步寻优,提升了模型的预测精度与泛化能力。
技术关键词
烟气处理过程
模型超参数
锅炉蒸汽流量
烟气含氧量
进化算法
展开式
炉膛
学习器
交叉点
贪婪算法
数据
种子
训练集
因子
精度
气体
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调控方法
分布式资源
云端
分布式电源出力
可调负荷控制器
独立计量分区
调控策略
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模型构建方法
进化算法
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Laplacian算子
优化LSTM模型
深度学习算法