【摘要】： 為實現生物質熱解產物的定向調控，構建了一種基于機器學習的產率預測與工藝優(yōu)化模型。整合文獻與實驗數據，構建了包含578組有效數據的數據集，并利用箱線圖與聚類算法對數據進行預處理與特征篩選，在此基礎上采用貝葉斯優(yōu)化方法對隨機森林、梯度提升決策樹等四種基模...