【摘 要】
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在电力行业的废弃物中,SO2的排放是最令人头疼的,为了更好地降低总量排放,笔者通过数据挖掘技术中的关联规则算法,经过数据预处理,利用经典关联规则算法中的a priori算法,评
【基金项目】
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浙江省重点实验室建设基金(项目编号:No.GK130907208001);杭州电子科技大学启动基金项目(项目编号:No.KYS085612006)
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在电力行业的废弃物中,SO2的排放是最令人头疼的,为了更好地降低总量排放,笔者通过数据挖掘技术中的关联规则算法,经过数据预处理,利用经典关联规则算法中的a priori算法,评价算法选择CFS,搜索方法选择Best First,提出了脱硫监测数据参数波动模型和参数预测模型,有效地寻找出数据之间的联系,为"智慧环保"提供可靠依据。笔者最后结合实际所监测到的数据对模型进行论证,验证了模型在实际脱硫设施中具有良好的作用,其提高了脱硫效率,降低了污染物排放。
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