基于ISSA-ELM的垃圾发电厂焚烧过程建模方法研究

《基于ISSA-ELM的垃圾发电厂焚烧过程建模方法研究》是一篇聚焦于垃圾发电厂焚烧过程建模的研究论文。该论文旨在通过引入改进的智能优化算法与机器学习模型，提高焚烧过程建模的准确性与稳定性，为垃圾发电厂的高效运行和环保控制提供理论支持和技术手段。

垃圾发电厂在处理城市生活垃圾方面发挥着重要作用，其核心环节是垃圾的焚烧过程。焚烧过程涉及复杂的物理化学反应，受到多种因素的影响，如垃圾成分、燃烧温度、空气流量等。传统的建模方法往往难以准确描述这些非线性、动态变化的过程，导致模型预测精度不高，影响了焚烧系统的优化控制。

针对上述问题，本文提出了一种基于改进的智能搜索算法（ISSA）与极限学习机（ELM）相结合的建模方法。ISSA是一种新型的群体智能优化算法，具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度，能够有效解决传统优化算法在处理复杂问题时存在的局部最优和收敛慢等问题。而ELM是一种快速学习算法，具有结构简单、训练速度快、泛化能力强等特点，适用于非线性建模任务。

论文首先对垃圾焚烧过程进行了详细的分析，明确了影响焚烧效率的关键参数，并构建了相应的输入输出数据集。随后，采用ISSA算法对ELM模型的参数进行优化，以提升模型的预测性能。通过实验对比，验证了ISSA-ELM方法在建模精度、收敛速度和稳定性方面的优势。

研究结果表明，基于ISSA-ELM的建模方法在垃圾焚烧过程中表现出较高的预测精度，能够更准确地反映焚烧过程的变化规律。同时，该方法还具备良好的适应性和鲁棒性，能够在不同工况下保持稳定的建模效果。这为垃圾发电厂的智能化控制提供了有力的技术支撑。

此外，论文还探讨了ISSA-ELM模型在实际应用中的可行性与局限性。虽然该方法在建模精度上表现优异，但在处理大规模数据或高维特征时可能会面临计算资源消耗较大的问题。因此，未来的研究可以进一步优化算法结构，提高计算效率，以满足实际工程应用的需求。

总体而言，《基于ISSA-ELM的垃圾发电厂焚烧过程建模方法研究》为垃圾焚烧过程的建模提供了一种创新性的思路，具有重要的理论价值和实践意义。该研究不仅有助于提升垃圾发电厂的运行效率和环保水平，也为其他工业过程的建模与优化提供了参考和借鉴。