| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态分析 | 第12-14页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 数据挖掘与预处理 | 第16-25页 |
| 2.1 数据预处理的必要性 | 第16-17页 |
| 2.2 数据挖掘 | 第17页 |
| 2.3 数据预处理的主要方法 | 第17-19页 |
| 2.3.1 数据清理 | 第18页 |
| 2.3.2 数据集成 | 第18-19页 |
| 2.3.3 数据转化 | 第19页 |
| 2.3.4 数据归约 | 第19页 |
| 2.4 本课题数据预处理基本过程 | 第19-24页 |
| 2.4.1 稳态检测 | 第20-21页 |
| 2.4.2 异常数据处理 | 第21-22页 |
| 2.4.3 滤波处理 | 第22页 |
| 2.4.4 工况划分 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于支持向量机的初压优化模型 | 第25-35页 |
| 3.1 支持向量机 | 第25-26页 |
| 3.2 回归支持向量机 | 第26-27页 |
| 3.3 基于 SVM 建立模型 | 第27-31页 |
| 3.3.1 数据的预处理 | 第27-28页 |
| 3.3.2 输入输出参数 | 第28-29页 |
| 3.3.3 灰色关联度模型关联性验证 | 第29-30页 |
| 3.3.4 SVM 类型的选择 | 第30页 |
| 3.3.5 核函数的选择 | 第30页 |
| 3.3.6 参数的设定 | 第30-31页 |
| 3.4 实例应用 | 第31-34页 |
| 3.4.1 u-SVM 模型与 BP 神经网络模型的比较 | 第31-32页 |
| 3.4.2 鲁棒性分析 | 第32-33页 |
| 3.4.3 规律性分析 | 第33页 |
| 3.4.4 绘制最优初压曲线 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于设备特性的统计模型 | 第35-46页 |
| 4.1 设备特性建模方法 | 第35-36页 |
| 4.2 设备统计模型的建立 | 第36-45页 |
| 4.2.1 凝汽器真空的统计模型 | 第36-37页 |
| 4.2.2 加热器端差的统计模型 | 第37-41页 |
| 4.2.2.1 蒸汽冷却段换热分析 | 第38-39页 |
| 4.2.2.2 主凝结段换热分析 | 第39页 |
| 4.2.2.3 疏水冷却段换热分析 | 第39-41页 |
| 4.2.3 汽轮机级组通流能力特性分析 | 第41-44页 |
| 4.2.4 汽轮机级组效率特性分析 | 第44-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 设备统计模型的系统集成 | 第46-54页 |
| 5.1 热力系统汽水流量分布方程 | 第46-47页 |
| 5.2 系统集成方案设计 | 第47-49页 |
| 5.3 主要运行参数重构结果精度与规律性测试 | 第49-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 基于统计模型的软件应用实例与初压优化测试 | 第54-65页 |
| 6.1 软件介绍 | 第54-55页 |
| 6.2 性能指标规律性测试 | 第55-56页 |
| 6.3 典型工况最优初压计算结果测试 | 第56-58页 |
| 6.4 试验验证 | 第58-60页 |
| 6.5 经济效益分析 | 第60-62页 |
| 6.6 系统结果实时展示 | 第62-64页 |
| 6.7 本章小结 | 第64-65页 |
| 第7章 结论与展望 | 第65-67页 |
| 7.1 结论 | 第65页 |
| 7.2 展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |