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本发明涉及一种电子固废产生量智能预测方法，包括获取待预测地区与电子固废产生量相关的历史数据，将历史数据随机划分为训练集和测试集；利用训练集建立电子固废产生量机理模型，对机理模型进行求解，得到机理模型的输出预测序列；对机理模型输出预测序列与实际的电子固废产生量之间的误差进行智能补偿，得到电子固废产生量智能预测结果；利用测试集对电子固废产生量智能预测结果进行测试，以评估最终的电子固废产生量智能预测结果的性能。本发明在机理建模的基础上，对机理模型的建模误差进行智能补偿，在提高固废产生量预测精度的同时，
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113761801 A
(43)申请公布日 2021.12.07
(21)申请号 202111051983.8
(22)申请日 2021.09.08
(71)申请人 江南
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