本發(fā)明公開一種基于機器學習的多源城市固廢配伍優(yōu)化方法,包括：獲取相關(guān)性質(zhì)數(shù)據(jù)；通過特征選擇算法對所述相關(guān)性質(zhì)數(shù)據(jù)進行篩選處理，得到特征變量，按照經(jīng)濟性優(yōu)先和排放優(yōu)先的方式對特征變量進行分類，對所述分類按照比例進行原料預配伍；所述原料預配伍進行協(xié)同燃燒處理，得到燃燒后的數(shù)據(jù)，匯總成數(shù)據(jù)庫，根據(jù)所述數(shù)據(jù)庫構(gòu)建原料組分、運行工況和污染物分布的矩陣，獲得矩陣數(shù)據(jù)；對所述矩陣數(shù)據(jù)進行主成分分析處理，構(gòu)建信息處理模型，獲得樣本數(shù)據(jù)集；根據(jù)樣本數(shù)據(jù)集，進行訓練處理構(gòu)建關(guān)系模型，獲得處理后的參數(shù)；將所述參數(shù)進行訓練處理，構(gòu)建回歸模塊，獲得最優(yōu)參數(shù)，與所述矩陣數(shù)據(jù)進行回歸計算，獲得固廢原料配伍優(yōu)化方案。