基于支持向量机的火电厂燃煤优化控制
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·本文的研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·燃煤发热量预测背景及意义 | 第8-9页 |
| ·燃煤锅炉炉膛结渣背景及意义 | 第9页 |
| ·燃煤存储损耗研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·燃煤发热量预测国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·燃煤锅炉结渣预测国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·燃煤存储损耗国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文主要内容 | 第14-15页 |
| 2 本文所用到的基本理论 | 第15-29页 |
| ·支持向量机理论 | 第15-17页 |
| ·统计学习理论基础 | 第17-21页 |
| ·VC 维 | 第17-18页 |
| ·推广性的界 | 第18-19页 |
| ·结构风险最小化准则 | 第19-20页 |
| ·核函数 | 第20-21页 |
| ·支持向量机算法原理 | 第21-29页 |
| ·基本原理 | 第21-25页 |
| ·支持向量回归 | 第25-28页 |
| ·支持向量机算法的特点 | 第28页 |
| ·核函数和参数选择对模型的影响 | 第28-29页 |
| 3 支持向量回归在燃煤发热量预测中的应用 | 第29-41页 |
| ·模拟退火优化算法 | 第29-31页 |
| ·燃煤发热量预测支持向量回归模型 | 第31-37页 |
| ·样本来源及描述 | 第31-32页 |
| ·支持向量回归流程 | 第32-33页 |
| ·不同参数对模型预测结果的影响 | 第33-37页 |
| ·模拟退火支持向量回归算法 | 第37-40页 |
| ·初始参数的设置 | 第37-38页 |
| ·算法流程 | 第38页 |
| ·优化模型预测结果即分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 基于支持向量回归的锅炉结渣预测模型 | 第41-53页 |
| ·燃煤锅炉结渣的形成原因 | 第41-42页 |
| ·影响锅炉结渣的因素 | 第42-43页 |
| ·煤灰成分的影响 | 第42页 |
| ·锅炉温度的影响 | 第42-43页 |
| ·锅炉内部空气动力场的影响 | 第43页 |
| ·粒子群支持向量回归模型 | 第43-45页 |
| ·基本粒子群优化算法 | 第43-44页 |
| ·粒子群支持向量回归算法流程 | 第44-45页 |
| ·燃煤锅炉结渣预测模型 | 第45-51页 |
| ·样本来源及模型描述 | 第45-47页 |
| ·预测结果 | 第47-51页 |
| ·本研究对电厂运行的建议 | 第51-53页 |
| 5 基于支持向量机的燃煤存储损耗预测与相关性分析 | 第53-61页 |
| ·燃煤存储现状 | 第53-54页 |
| ·基于支持向量回归的燃煤存储损耗预测模型 | 第54-58页 |
| ·样本数据来源及描述 | 第54-57页 |
| ·燃煤存储损耗预测 | 第57-58页 |
| ·相关系数的计算 | 第58-60页 |
| ·相关性分析 | 第60-61页 |
| 6 结论与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 硕士阶段公开发表的论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
