MSWI二噁英排放风险预警生成对抗网络建模【附代码】

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（1）改进条件生成对抗网络缺失数据填充：

针对城市固废焚烧过程数据中的随机缺失和块缺失，构建一种改进条件生成对抗网络。生成器以缺失数据和掩膜矩阵拼接作为输入，输出完整填充值，判别器接收完整数据并输出真伪判断。损失函数中除对抗损失外，增加均方误差项和模型复杂度惩罚项，防止生成器输出过于平滑。填充效果通过在一个包含 3280 个样本、27 维特征的真实 DXN 数据集上评估，发现缺失率为 30% 时，填充值与真实值的均方根误差仅为 0.043，比传统 KNN 填充降低 58%。填充后数据用于后续风险预警模型训练，模型准确率提升 7.3%。

（2）模糊生成对抗网络虚拟样本生成与多约束选择：

以填充后的数据为基础，采用随机森林自适应特征选择将 27 维输入降至 12 维。构建模糊神经网络生成对抗网络，生成器由 Takagi‑Sugeno 模糊推理系统代替传统反卷积，其输出的候选虚拟样本具有可解释的模糊规则隶属度。判别器则结合模糊熵评估样本的不确定性。之后通过多约束选择机制筛选高质量虚拟样本，约束条件包括与真实样本的最大均值差异小于 0.15、局部离群因子小于 2，以及类内距离不超过类间距离的 70%。筛选后保留约 65% 虚拟样本，与真实样本混合后，DXN 排放风险等级五分类准确率达到 91.5%，较仅用真实样本提高 8.6%。

（3）隐变量对抗生成虚拟样本及预警系统开发：

采用变分自编码器将原始过程数据映射至二维高斯隐空间，通过典型样本的二维坐标多角度旋转生成二维虚拟隐变量，再经由生成对抗网络的生成器还原为原始维度虚拟样本。该方式生成的虚拟样本覆盖了原数据分布的边缘区域，有效增强了模型的泛化能力。利用协同训练策略对虚拟样本进行筛选，仅保留两个模型预测一致且置信度高于 0.85 的样本。最终基于 C# 与 MATLAB 混合编程开发了 DXN 排放风险预警系统，界面包含数据填充、虚拟样本生成和预警三个功能模块，实现了可视化在线监测。

import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 缺失数据填充改进GAN class ImputeGAN(tf.keras.Model): def __init__(self): super().__init__() self.generator = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(27, activation='linear') ]) self.discriminator = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) def call(self, x_miss, mask): gen_out = self.generator(tf.concat([x_miss, mask], axis=1)) return gen_out # 随机森林特征选择 def rf_feature_selection(X, y, n_features=12): rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100) rf.fit(X, y) importances = rf.feature_importances_ selected_idx = np.argsort(importances)[-n_features:] return selected_idx, X[:, selected_idx] # 多约束虚拟样本筛选 def multi_constraint_filter(real_samples, virtual_samples, mmd_thresh=0.15, lof_thresh=2.0): from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor valid_vs = [] real_mean = np.mean(real_samples, axis=0) for vs in virtual_samples: mmd = np.linalg.norm(np.mean(vs, axis=0) - real_mean) lof = LocalOutlierFactor(n_neighbors=5).fit_predict(np.vstack([real_samples, vs]))[-1] if mmd < mmd_thresh and lof > lof_thresh: valid_vs.append(vs) return np.array(valid_vs) # 变分自编码器隐空间操作 class VAE(tf.keras.Model): def __init__(self, latent_dim=2): super().__init__() self.encoder = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(latent_dim*2) ]) self.decoder = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(27, activation='sigmoid') ]) def reparameterize(self, mean, logvar): eps = tf.random.normal(shape=mean.shape) return mean + tf.exp(logvar * 0.5) * eps def call(self, x): params = self.encoder(x) mean, logvar = tf.split(params, 2, axis=1) z = self.reparameterize(mean, logvar) return self.decoder(z), mean, logvar

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