資料介紹
針對于采礦過程中以電機為研究對象的碳排放來源的復雜性以及其影響因素的多樣性引起的碳排放短期預測精度不高的問題,結合灰色理論提出一種基于NGSAII-GPR模型的鉛鋅礦采礦過程碳排放預測方法。首先,對碳排放來源及其影響因素進行分析,采用灰色理論進行聚類分析以歸并同類因素;其次,根據灰色關聯性分析得到主要影響因素;最后,為解決超參數優化確定問題,將帶精英策略的非支配排序遺傳算法(NGSAII)引入到高斯過程回歸(GPR)模型,提出了一種基于NGSAII-GPR的預測模型。經實驗證明,相較于其他超參數優化確定方法,NGSAII能更好地對超參數進行優化確定,且相較于其他常規預測模型,NGSAII-GPR能更精確的預測鉛鋅礦采礦過程的碳排放量,其預測誤差更小。
人類生產活動導致的溫室氣體排放,特別是化石燃料燃燒所產生的碳排放是導致全球氣候上升的主要原因。工業生產活動當中產生的大量的碳使得碳排放問題顯得尤為突出。如今,與碳排放相關的研究層出不窮,包括碳成本、碳排放量計算以及碳交易市場等,但對于具體的某工業生產過程的碳排放研究卻寥寥無幾。實際上對碳排放量的準確預測能合理使用碳排放設備,提高經濟效益,節能減排。而對礦山企業來說,以采礦過程為主,因而將其作為研究重點。
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