火电机组热工参数软测量与燃烧优化研究

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火电机组热工参数软测量与燃烧优化研究

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火电机组热工参数软测量与燃烧优化研究

论文目录
摘要	第5-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-15页
1.1 选题背景及其意义	第10-11页
1.2 国内外的研究现状	第11-14页
1.2.1 数据挖掘技术的研究现状	第11-12页
1.2.2 软测量技术的研究现状	第12-13页
1.2.3 电站燃烧优化的研究现状	第13-14页
1.3 论文研究内容及其结构安排	第14-15页
第2章支持向量机软测量算法	第15-30页
2.1 支持向量回归机算法简介	第15-23页
2.1.1 软测量技术简介	第15页
2.1.2 机器学习	第15-16页
2.1.3 支持向量回归机算法	第16-23页
2.2 惩罚系数C及核函数参数对结果的影响分析	第23-24页
2.3 支持向量机回归参数寻优算法	第24-28页
2.3.1 基于遗传算法参数寻优的支持向量机回归算法	第24-26页
2.3.2 基于粒子群参数寻优的支持向量机算法	第26-27页
2.3.3 基于网格搜索参数寻优的支持向量机算法	第27-28页
2.4 参数寻优算法性能试验	第28-29页
2.5 本章小结	第29-30页
第3章基于GA-SVM的烟气含氧量软测量	第30-39页
3.1 锅炉设备简介	第30页
3.2 辅助变量的选择	第30-35页
3.2.1 影响烟气含氧量的因素	第30-31页
3.2.2 现场数据的采集	第31-34页
3.2.3 数据预处理	第34-35页
3.2.4 辅助变量的选择	第35页
3.3 核函数的选择	第35-36页
3.4 软测量通用模型	第36页
3.5 结果分析	第36-38页
3.6 结论	第38-39页
第4章最优氧量确定与配风优化	第39-57页
4.1 基于改进型k-means聚类分区的关联规则算法	第39-44页
4.1.1 关联规则算法	第39-40页
4.1.2 Apriori算法	第40-41页
4.1.3 改进的k-means聚类算法	第41-43页
4.1.4 基于改进型k-means聚类分区的Apriori算法	第43-44页
4.2 氧量及配风对燃煤机组的影响	第44-47页
4.2.1 氧量对锅炉效率的影响	第44-46页
4.2.2 氧量对NOx排放浓度的影响	第46页
4.2.3 配风方式对机组的影响	第46-47页
4.2.4 一次风率和二次风率对机组的影响	第47页
4.2.5 燃尽风对机组的影响	第47页
4.3 数据采集及预处理	第47-48页
4.4 评价函数的选择	第48-49页
4.5 挖掘变量的选择	第49-50页
4.6 寻优结果	第50-53页
4.7 结果对比分析	第53-56页
4.7.1 烟气含氧量优化前后对比分析	第53-54页
4.7.2 磨组合方式优化前后对比分析	第54页
4.7.3 配风方式优化前后对比分析	第54-56页
4.8 结论	第56-57页
第5章结论与展望	第57-59页
参考文献	第59-63页
攻读硕士学位期间发表的论文	第63-64页
致谢	第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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