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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于RF-PSO集成算法的二噁英排放预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120821990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510975466.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于RF-PSO集成算法的二噁英排放预测方法是由汤明慧;董路路;陆胜勇;江雯倩;张鹏;张子瞻;严建华设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RF-PSO集成算法的二噁英排放预测方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于RF‑PSO集成算法的二噁英排放预测方法，涉及二噁英排放预测技术领域。包括以下步骤：S1，构建数据集；S2，数据集预处理，对数据集中的输入特征进行标准化和降维处理，并将数据集划分为训练集和测试集；S3，随机森林模型训练和测试，将训练好的随机森林模型作为二噁英排放初始预测模型；S4，生成虚拟样本输入；通过多分布整体趋势扩散对输入特征的范围进行扩展，构建虚拟输入数据集；S5，通过RF‑PSO集成算法对生成的虚拟样本进行优化。本申请即使在初始预测模型性能较弱的情况下，仍能生成可靠的虚拟样本，保证最终二噁英排放预测模型的高泛化能力和预测精度。

本发明授权一种基于RF-PSO集成算法的二噁英排放预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RF-PSO集成算法的二噁英排放预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，构建数据集，以二噁英毒性当量作为数据集中的输出变量，焚烧炉运行参数、124-TrCBz浓度作为数据集中的输入特征； S2，数据集预处理，对数据集中的输入特征进行标准化和降维处理，并将数据集划分为训练集和测试集； S3，随机森林模型训练和测试，将训练好的随机森林模型作为二噁英排放初始预测模型； S4，生成虚拟样本输入；通过多分布整体趋势扩散对输入特征的范围进行扩展，分别在数据集的扩展区域和实际观测区域生成虚拟输入，并构建虚拟输入数据集； S5，通过RF-PSO集成算法对生成的虚拟样本进行优化； 所述S2中，对数据集中的输入特征进行降维处理的方法如下： 通过Boruta算法对标准化处理后的数据集进行降维处理； 对每个输入特征进行随机排列，生成对应的影子特征；将输入特征和影子特征拼接，得到扩展后的特征矩阵； 在扩展后的特征矩阵上训练随机森林模型，计算每个特征的Z得分，所述特征包括输入特征和影子特征； 记录所有影子特征的最大Z得分，将大于所述最大Z得分的输入特征标记为重要特征并保留，将小于所述最大Z得分的输入特征标记为不重要特征并从特征集合中永久删除； 移除所有影子特征； 所述S3中，随机森林模型训练和测试的方法如下： S31：基于训练集，选择随机森林模型构建二噁英排放预测模型，采用网格搜索法和五重随机交叉验证法进行超参数优化； S32，基于测试集测试随机森林模型的泛化能力，使用决定系数、均方根误差和平均绝对百分比误差作为评价指标； 所述S5中，通过RF-PSO集成算法对生成的虚拟样本进行优化的方法如下： S51：基于所述随机森林模型生成与虚拟输入数据集对应的虚拟输出； S52：基于PSO算法动态调整虚拟样本的输入特征； S53，将虚拟样本数据集与原始训练集混合，重新建立随机森林模型，采用网格搜索法和五重随机交叉验证法进行超参数优化；若模型性能有所提升，回到步骤S4，再次生成虚拟样本输入，并依次执行S51、S52；否则进入S54； S54，保留当前虚拟样本作为合格虚拟样本数据集，与原始训练集混合，再次建立随机森林模型，采用网格搜索法和五重随机交叉验证法进行超参数优化。

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