简介： 本发明公开了一种基于颗粒群优化超限学习机的危废配伍灰熔点预测方法，步骤包括：测定多组不同掺混比例下的每组危废配伍样品的配伍灰熔点以及每组样品中的每种危险废弃物的11种化学成分，获取超限学习机的模型输入输出变量；采用颗粒群算法优化超限学习机随机产生的输入层与隐藏层之间的连接权重和隐藏层神经元阈值，并以获取的模型输出输出变量建立最优的超限学习机神经网络模型；模型根据输入，预测输出多种危废配伍的灰熔点。本发明以反复实验总结的11种危废化学成分数据及危废配伍掺混比例为模型输入变量，并利用改进的颗粒群算法优化得到的超限学习机神经网络模型具有较高地危废配伍灰熔点预测精度。