基于顆粒群優(yōu)化超限學(xué)習機的危廢配伍灰熔點(diǎn)預測方法

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于顆粒群優(yōu)化超限學(xué)習機的危廢配伍灰熔點(diǎn)預測方法，步驟包括：測定多組不同摻混比例下的每組危廢配伍樣品的配伍灰熔點(diǎn)以及每組樣品中的每種危險廢棄物的11種化學(xué)成分，獲取超限學(xué)習機的模型輸入輸出變量；采用顆粒群算法優(yōu)化超限學(xué)習機隨機產(chǎn)生的輸入層與隱藏層之間的連接權重和隱藏層神經(jīng)元閾值，并以獲取的模型輸出輸出變量建立最優(yōu)的超限學(xué)習機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型；模型根據輸入，預測輸出多種危廢配伍的灰熔點(diǎn)。本發(fā)明以反復實(shí)驗總結的11種危廢化學(xué)成分數據及危廢配伍摻混比例為模型輸入變量，并利用改進(jìn)的顆粒群算法優(yōu)化得到的超限學(xué)習機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型具有較高地危廢配伍灰熔點(diǎn)預測精度。