基于SVM算法的垃圾焚燒爐排爐參數預測研究

摘 要：本文對浙江寧波某電廠3號焚燒爐的排爐運行參數進行了預測，采用支持向量機（SVM）算法對垃圾焚燒爐排爐速度進行建模與分析。對原始DCS數據進行清洗和標準化處理，以消除噪聲和異常值，提高了模型的收斂速度和性能。通過ReliefF算法評估特征與分類標簽間的相關性，篩選出59個與燃燒爐排速度相關的特征，構建新的特征集，從而降低模型復雜性，并提高可解釋性。結果表明，本文構建的模型在垃圾焚燒爐排爐參數預測中表現出色，具備良好的學習能力和泛化能力，為實際操作提供了重要的決策支持。本文研究為垃圾焚燒爐的優化運行和管理提供了理論依據和實踐參考。

關鍵詞：支持向量機；垃圾焚燒爐；排爐參數預測

中圖分類號：TK 16 " " " 文獻標志碼：A

隨著城市化進程加快，垃圾處理問題日益凸顯。垃圾焚燒是一種有效的垃圾處理方式，已被廣泛應用于各地的垃圾管理中。垃圾焚燒爐的運行效率和排放控制直接影響環境保護和資源利用，因此，優化焚燒爐的運行參數、提高其處理能力和安全性成為研究的重點[1]。在垃圾焚燒過程中，排爐參數的準確預測對提高焚燒效率、降低能耗并減少有害氣體排放至關重要。傳統的排爐參數預測方法基于經驗和規則，難以適應復雜的運行環境和多變的垃圾成分。隨著數據采集技術進步，焚燒爐運行中產生的大量實時數據為應用現代數據分析技術提供了基礎[2]。支持向量機（SVM）是一種強大的機器學習算法，具有優秀的分類和回歸能力，已被廣泛應用于各類工程領域。SVM能夠有效處理高維數據，具備良好的泛化能力，能夠解決復雜的非線性問題[3]。因此，將SVM應用于垃圾焚燒爐排爐參數預測，不僅可以提高預測的準確性，而且能夠為焚燒爐的智能化管理提供有力支持。

1 研究對象

本文研究對象見表1。浙江寧波某電廠3號焚燒爐每天能夠處理750t垃圾，設計垃圾熱值為7953kJ/kg，主蒸汽溫度為450℃，主蒸汽壓力為4MPa，主蒸汽流量為73t/h，數據采集頻率為每10秒1次。數據采集持續一周，在一周內共采集60470條數據，每條數據包括63個參數，進行預處理后，保留了59112條有效數據。

2 研究方法

對原始分布式控制系統（DCS）數據進行清洗和標準化，去除噪聲和異常值，并提高模型的收斂速度和性能（尤其是使用基于距離的支持向量機（SVM）算法時）。應用ReliefF算法評估特征與分類標簽間的相關性，篩選出權值大于設定閾值的特征，從而構建新的特征集，該過程能夠減少模型復雜性、降低過擬合風險并提高可解釋性。進而使用選定的特征集訓練SVM模型，選擇合適的核函數（例如RBF核或多項式核）進行參數調優，以應對非線性關系。采用交叉驗證等方法評估模型性能，保證模型在未見數據上的泛化能力[4]。最后利用訓練好的SVM模型預測新輸入數據，為實際操作提供重要的決策支持。需要注意的是，原始數據包括63個參數，每個目標參數可供選擇的特征有62個，高維數據會造成維度災難，因此有效的特征選擇和降維方法尤為重要。本文選擇的是徑向基（radial basis function，RBF）核函數，如公式（1）所示。

K（u，v）=exp（-g||u-v|2） （1）

式中：g將輸入數據映射到高維空間，從而使原始空間中線性不可分的數據在高維空間中線性可分；u為樣本的多個特征值；v為訓練過程中位于決策邊界附近的樣本。

在超參數選擇階段，需要確定超參數（懲罰因子）C和核函數參數＼gamma對支持向量機（SVM）分類性能的影響。超參數的合理設置對模型性能至關重要，其中C控制分類器對誤分類的容忍度，＼gamma影響決策邊界的復雜性。合理的設置能夠提高模型的泛化能力和分類準確性。進而采用網格搜索法，在C和＼gamma的常用取值范圍內，按照一定間隔獲取數值，并組合成參數對，用于模型驗證。雖然網格搜索法計算量較大，但是它是一種系統的超參數優化方法，能夠保證找到最優或接近最優的參數組合。采用k折交叉驗證，將訓練樣本隨機均分成k個互不相交的子集，以有效評估模型的泛化能力，保證每個樣本都用于訓練和驗證，從而減少模型對特定數據集的依賴。在此基礎上，對每一對懲罰因子C和＼gamma進行k次驗證，并計算平均準確率，以綜合評估模型在不同數據劃分下的表現，驗證模型的穩定性和可靠性[5]。此外，還需要將準確率和查準率作為主要評價指標，其中準確率能夠衡量分類器整體性能，查準率能夠反映正類預測的準確性，綜合使用這2個指標能夠更全面地評估模型性能（尤其是在類別不平衡的情況下）。綜上所述，網格搜索法的優勢在于能夠遍歷大部分超參數取值，增加找到最佳參數組合的可能性，而交叉驗證則通利用多次驗證減少偶然性，提升模型評估的可靠性。

3 垃圾焚燒爐排爐運行參數預測

3.1 燃燒爐排速度預測

各特征按照權值大小的排列如圖1所示。在垃圾焚燒爐排爐運行參數預測中，燃燒爐排速度的預測過程是一個系統而復雜的任務，涉及多個關鍵步驟，每一步都會影響模型最終的性能。在模型構建的初始階段，本文進行了特征變量識別，確定59個與燃燒爐排速度分類相關的特征。設定特征選擇閾值為0.08，最終選定20個重要特征。該操作能夠有效減少特征數量，降低模型的復雜性，并保證所選特征充分代表數據的特征，滿足閾值條件的特征見表2。進而將選定的8個特征組合成特征向量，并進行歸一化處理。

型評估結果見表3。模型在訓練集上的準確率為99.24%，在測試集上的準確率為95.64%，表明模型在數據擬合和泛化能力方面均表現良好，能夠有效學習訓練數據的特征，并對未見數據進行準確預測。然而，查準率分析結果也揭示了一些潛在問題。除類別3和類別4的查準率為0.00%外，其余所有類別的查準率均在80%以上，并且絕大多數類別的查準率均超過90%，表明需要對類別3和類別4的查準率進行進一步優化，原因是這2個類別的樣本數量較少，或是模型在這些類別上的查準率不佳。

綜上所述，該預測過程利用一系列精心設計的步驟實現了高準確率的模型訓練，但是仍需關注特定類別的預測問題，以便進一步提升模型的整體性能和適用性。

3.2 燃盡爐排速度預測

在超參數優化過程中，本文選擇懲罰因子（C=200）和核函數參數（＼gamma=128）。較高的C值能夠增強模型對錯誤分類的懲罰，提升模型預測的準確性，并促使模型尋找更精確的決策邊界。＼gamma則直接影響模型的復雜度和擬合能力，合適的＼gamma值能夠幫助模型在復雜數據結構中找到更好的決策邊界，避免出現欠擬合或過擬合問題。

燃盡爐排速度各類別查準率和各類別樣本數如圖2所示。經過特征選擇和超參數優化后，模型的訓練結果表明模型具有卓越的性能，訓練集準確率為99.94%，測試集準確率為99.61%。該結果表明模型在數據學習和模式識別方面表現出色，能夠有效捕捉訓練數據中的重要特征和規律。在訓練過程中，模型擬合度較高，表明模型能夠準確預測訓練數據中的每一個樣本。這種高度的擬合能力不僅反映了模型的學習能力，而且為后續的應用奠定了堅實基礎。在測試數據上，模型同樣保持了極高的準確性，顯示出其具有良好的泛化能力和對新數據的適應性。該特性尤其重要，表明模型不僅能夠處理已知數據，而且能夠有效應對未知、未見過的樣本。這種能力使模型的實用價值更高，能夠在各種環境和條件下穩定運行。進一步分析查準率，所有類別的查準率均超過90%，絕大多數類別的查準率甚至超過99%。在對每個類別的預測中，模型幾乎沒有出現誤判，分類效果出色。高查準率表明模型在數據處理方面的準確性較高，反映了其在不同類別間的區分能力，高查準率能夠有效減少混淆和錯誤分類的情況，提升模型的可靠性和穩定性，展示了模型在實際應用中的巨大潛力。

3.3 一次風機變頻控制柜輸出頻率預測

一次風機變頻控制柜輸出頻率預測內容見表4。將9個特征組合成特征向量，并進行歸一化處理。特征向量的構建是模型訓練的基礎，歸一化處理有助于消除不同特征間的量綱差異，使模型學習更高效，避免某些特征因數值范圍過大而主導模型的訓練過程。在模型訓練中，利用懲罰因子（C=200）和核函數參數（＼gamma=128）細致地進行超參數調優。較高的懲罰因子C有助于降低模型對錯誤分類的容忍度，從而提升模型的準確性。核函數參數＼gamma則會影響模型的復雜度和擬合能力。合理的超參數設置是提高模型性能的關鍵因素之一。模型在訓練集上的準確率為99.80%（41297/41380），在測試集上的準確率為95.07%（16857/17732）。模型在訓練數據上表現出色，但是測試集的準確率卻相對較低，表明需要進一步提升模型對新數據的泛化能力。該情況與訓練集和測試集的樣本分布差異有關。大部分類別的查準率均超過90%，但是有8個類別的查準率低于90%。模型在大多數情況下能夠準確預測類別，但是在特定類別上的表現不佳，影響了模型整體預測的可靠性。需要進一步分析這8個類別的特征，找出查準率低的原因。原始數據的分類特性較差，導致大量應用近鄰原則的歸類，這是8個類別查準率低于90%的原因之一。分類特性較差表明數據的可分性不足，特征與類別間的關系不夠明顯，導致模型難以有效區分這些類別。前15個類別樣本數量較少，并且此時的一次風機頻率較低；后15個類別樣本數量顯著增加，查準率維持在較高水平。樣本數量對模型的訓練效果有顯著影響，模型在樣本數量較少的類別上的學習不充分，從而影響模型預測的準確性。因此，增加樣本數量或改進數據采集策略，將有助于提高這些類別的查準率。

4 結語

本文基于支持向量機（SVM）算法，對浙江寧波某電廠3號焚燒爐的排爐運行參數進行了系統的預測與分析。對原始DCS數據進行清洗、標準化和特征選擇，成功構建了高效的預測模型。研究表明，選定的特征集與燃燒爐排速度間存在顯著相關性，模型在訓練集和測試集上均表現出色，準確率分別為99.74%和97.09%。此外，所有類別的查準率均超過90%，表明模型在實際應用中具有較高的可靠性和穩定性。在模型訓練過程中，合理的超參數設置和特征向量的歸一化處理顯著提升了模型的學習能力和泛化能力。將網格搜索法和交叉驗證相結合，保證了超參數的優化和模型評估的可靠性。本文研究不僅為垃圾焚燒爐的優化運行提供了重要決策支持，而且為未來相關領域的研究奠定了基礎。

參考文獻

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