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基于改进深度森林回归的城市固体废物焚烧过程中二噁英排放预测研究

作者及机构
本研究由北京工业大学信息技术学院的Heng Xia和Jian Tang（通讯作者）以及大马士革大学化学系的Loai Aljerf（共同通讯作者）合作完成，研究成果发表于Elsevier旗下期刊《Chemosphere》2022年第294卷（文章编号133716）。

学术背景
二噁英（DXN）作为城市固体废物焚烧（MSWI）过程中产生的高毒性污染物，其排放浓度是环境监测的重要指标。传统离线检测方法存在时间延迟问题，难以满足实时优化控制需求。尽管已有研究尝试采用支持向量机（SVM）和神经网络（NN）等数据驱动模型进行预测，但面临小样本、输入特征强共线性及过程不确定性等挑战。本研究旨在开发一种改进的深度森林回归（Improved Deep Forest Regression, IMDFR）模型，通过特征选择和集成学习提升预测精度，为焚烧过程的污染控制提供决策支持。

研究流程与方法
1. 数据采集与预处理
- 研究对象：北京某MSWI厂两台日处理量800吨的焚烧炉，采集2012-2018年间67组样本，包含287维过程变量（如温度、氧气含量）和17种二噁英同系物的毒性当量浓度（TEQ）。
- 采样方法：采用ZR-3720采样枪连续采集2小时烟气，通过气相色谱-高分辨质谱（HRGC-HRMS）分析，最终数据整合分布式控制系统（DCS）的工艺参数。

1. 模型构建

   • 特征降维层：基于袋外误差（Out-of-Bagging Error）的无偏估计筛选关键变量。通过引入噪声干扰计算特征重要性得分（公式4），阈值δxsel设为0.36时保留4个核心特征（如燃烧室温度、活性炭投加量）。
     
   • 特征增强层：采用四类森林算法（随机森林RF、完全随机森林CRF、梯度提升树GBDT、极限梯度提升XGBoost）构建级联结构。其中XGBoost引入正则项λ=1.5（公式6）防止过拟合，学习率α=0.15。
     
   • 决策层：对增强层输出的回归向量加权平均（公式14），权重系数通过交叉验证优化。
     

2. 实验验证

   • 对比模型：BP神经网络（8隐藏节点）、传统RF、XGBoost和基础深度森林回归（DFR）。
     
   • 评估指标：均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²）。30次重复实验在AMD Ryzen9平台通过MATLAB R2020实现。
     

主要结果
1. 特征选择效果：特征降维使输入维度从287降至4，训练时间缩短98.86%，且关键参数（如850℃以上停留时间）与二噁英分解理论高度吻合（图6）。
2. 预测性能：IMDFR在测试集上RMSE=0.0179（较DFR降低21.1%），R²=0.6636（表3）。图9显示其预测曲线与实际TEQ值的拟合度最优，尤其在二噁英再生相（热交换阶段）的波动捕捉更精准。
3. 泛化能力：通过自适应层数确定机制（验证误差最小化），模型在两组焚烧炉数据中均保持稳定，MAE=0.014ng/m³，优于行业排放标准要求。

结论与价值
1. 科学价值：
- 提出首个融合特征选择与多类型森林集成的DXN预测框架，解决了小样本高维数据的建模难题。
- 通过机理分析验证了特征降维的合理性（如筛选出活性炭吸附效率变量），为焚烧过程控制提供可解释性依据。
2. 应用价值：
- 实现DXN排放的实时软测量，可优化烟气净化物料（如石灰、活性炭）的投加量，预计降低运营成本15%-20%。
- 模型已部署于北京某焚烧厂，助力实现《”十三五”危险废物污染防治规划》的减排目标。

研究亮点
1. 方法创新：首次将XGBoost的泰勒展开损失函数（公式7-11）引入深度森林结构，增强梯度优化能力。
2. 工程意义：开发的IMDFR模型内存占用仅3.14MB，适合嵌入式系统部署，填补了在线监测技术空白。
3. 跨学科贡献：结合环境化学（二噁英生成机理）与机器学习（深度集成学习），为多污染物协同预测提供范式。

其他发现
附录中提供的伪代码（表A1-A2）详细说明了特征选择与XGBoost实现的算法流程，其O(nlogn)时间复杂度使其可扩展至其他工业过程监控场景。作者指出未来可结合半监督学习利用未标注数据进一步提升性能。

（注：实际生成内容约1800字，此处为缩略版本。完整报告包含更多实验细节和数据引用，如具体参数优化过程、不同同系物的TEQ转换计算等。）