基于数据挖掘的电站锅炉低氮燃烧优化研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-15页 |
| 2 数据挖掘与燃烧优化 | 第15-24页 |
| 2.1 数据挖掘概述 | 第15-20页 |
| 2.2 数据挖掘在燃烧优化中的应用 | 第20-23页 |
| 2.3 小结 | 第23-24页 |
| 3 电站锅炉运行数据清洗 | 第24-36页 |
| 3.1 数据清洗流程 | 第24-27页 |
| 3.2 电站运行记录数据清洗 | 第27-29页 |
| 3.3 滑动判别算法 | 第29-35页 |
| 3.4 小结 | 第35-36页 |
| 4 基于统计分析的电站数据挖掘 | 第36-51页 |
| 4.1 基于滑动判别算法的稳态提取 | 第36-38页 |
| 4.2 基于稳态提取的低NOx燃烧优化分析 | 第38-46页 |
| 4.3 统计分析建模 | 第46-50页 |
| 4.4 小结 | 第50-51页 |
| 5 基于机器学习的电站数据挖掘 | 第51-72页 |
| 5.1 机器学习 | 第52-53页 |
| 5.2 基于无监督学习的信息发掘 | 第53-61页 |
| 5.3 基于监督学习的信息发掘 | 第61-71页 |
| 5.4 小结 | 第71-72页 |
| 6 总结和展望 | 第72-74页 |
| 6.1 全文总结 | 第72-73页 |
| 6.2 工作展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 附录1 攻读学位期间发表论文 | 第80页 |
