Page 50 - 《橡塑技术与装备》2026年2期

橡塑技术与装备
HINA R&P TECHNOLOGY AND EQUIPMENT

结果之间的误差最小。 2.2 支持向量机（SVM）模型的功能分析及
（4）模型评估 ：通过交叉验证等方法评估模型的 关键技术实施策略
预测性能，确保模型在未见过的数据上也能有良好的 主要功能 ：一种非常强大的监督学习算法，尤其
预测能力。 在分类和回归问题上表现优异。SVM 的核心思想是通
（5）应用与优化 ：将模型应用于实时数据，预测 过最大化数据点之间的间隔来构建决策边界，从而提
不同条件下的产率、能耗等，根据预测结果调整热解 高分类的准确性。SVM 可用于预测不同温度和反应
工艺参数，以优化热解效率和资源回收率。 时间下热解过程的产物组成，在废塑料热解技术中，
2.1.2 逻辑回归模型的主要功能分析及关键 SVM 可以用于区分不同类型的塑料材料，或者优化热
技术实施策略 解条件以最大化特定产物的产出。
主要功能 ：逻辑回归模型主要用于分类任务，例 关键技术实施策略 ：选择适用于线性可分数据的
如预测废塑料是否适合进行热解、不同种类的废塑料 核函数、通过增加特征的组合来捕捉非线性关系的多
热解后的产物类别等。 项式核、适用于非线性可分数据和能够处理高维空间
关键技术实施策略应用的几个技术关键步骤 ： 的问题的径向基函数（RBF）核、类似于神经网络中
（1）数据收集 ：收集废塑料的物理化学性质、热 的激活函数的 Sigmoid 核。控制模型的容错能力，使
解前后的产物类型、热解条件等。 用 K 折交叉验证来评估模型的泛化能力，使用优化算
（2）特征工程 ：根据问题定义，选择或创建特征， 法（如 SMO 算法）来求解 SVM 的优化问题，通过统
使得这些特征能够区分不同的产物类别。 计方法或递归特征消除（RFE）来选择对模型性能贡
（3）模型训练 ：使用历史数据训练逻辑回归模型， 献最大的特征，使用主成分分析（PCA）、奇异值分解
学习输入特征与目标类别之间的关系。 （SVD）等方法从原始特征中提取模型新的特征。将
（4）模型评估 ：通过准确率、召回率、F1 分数等 训练好的模型部署到生产环境，进行实时预测，通过
指标评估模型的分类性能。 A/B 测试来评估模型的实际效果。
（5）应用与优化 ：将模型应用于新的废塑料样本， 2.3 决策树与随机森林模型的主要功能分析
预测其热解后的产物类别，指导热解工艺的选择和优 及技术实施策略
化。 主要功能 ：决策树和随机森林都提供了可视化的
2.1.3 关键技术实施选择策略 工具和特性，帮助用户理解模型的决策过程，在分类
通过合理应用线性回归和逻辑回归模型，可以提 和回归任务中具有显著的应用价值。决策树用来理解
高废塑料热解过程的效率、资源利用和环境效益。 热解过程中不同参数如何单独或共同影响最终结果。
在实际应用中，可以使用 Python 的 scikit-learn 随机森林则通过集成多个决策树来提高预测准确性，
库来实现这两个模型。例如，使用 LinearRegression 预测热解过程的关键参数，如温度、压力等，以优化
进行线性回归，使用 LogisticRegression 进行逻辑回 热解效率和产物品质。决策树和随机森林等模型则被
归。此外，为了提高模型的预测性能，通常需要进行 用于识别影响热解效率的关键因素，如废塑料的类型、
特征选择、特征缩放、模型调参等工作。 组成、杂质含量以及热解设备的特性，从而指导设计
根据问题的具体性质选择合适的模型。线性回归 更高效的热解系统。
适用于预测连续变量，而逻辑回归适用于二分类或多 关键技术实施策略 ：
分类问题。数据清洗、特征工程、标准化或归一化等 决策树的技术实施策略选择对目标变量有较强影
步骤对于模型的性能至关重要。 响力的特征。使用 ID3、C4.5、CART 等经典决策树算
使用合适的评估指标和交叉验证方法确保模型的 法，或使用 sklearn 库中的 DecisionTreeClassifier 或
泛化能力。在实际应用中，需要考虑模型的实时性， DecisionTreeRegressor。设置决策树的深度、最小样
可能需要采用在线学习或增量学习的方法。 本数、分裂准则（如信息增益、基尼指数）等参数，
线性回归模型适用于处理小规模数据集，特别是 以优化模型性能。训练模型，交叉验证评估模型的泛
特征间关系相对简单且线性可分时。逻辑回归模型可 化能力，避免过拟合，评估模型性能。
用于预测特定条件下热解产物的种类或质量。 随机森林的技术实施策略。使用集成学习框架，

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·4· 第 52 卷 第 期