基于RF-LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的固廢焚燒煙氣排放濃度預(yù)測(cè)研究

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摘要：固廢焚燒會(huì)產(chǎn)生有毒有害煙氣，煙氣排放濃度預(yù)測(cè)可以輔助固廢焚燒工藝參數(shù)的高效調(diào)整。自編碼器（Autoencoder，AE）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）和長(zhǎng)短期記憶（Long Short-Term Memory，LSTM）網(wǎng)絡(luò)是3種常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而隨機(jī)森林（Random Forest，RF）是一種高度靈活的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。（剩余5053字）