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基于大数据挖掘的火电机组能耗特性分析及诊断研究
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基于大数据挖掘的火电机组能耗特性分析及诊断研究
论文目录
致谢
第1-6页
摘要
第6-7页
Abstract
第7-11页
1 绪论
第11-18页
1.1 研究背景及意义
第11-13页
1.2 国内外研究现状
第13-16页
1.2.1 数据降维的研究现状
第13-14页
1.2.2 基准值确定
第14-15页
1.2.3 能耗分析与节能诊断研究现状
第15-16页
1.3 本文研究主要内容
第16-18页
2 基于广义神经网络的MIV关键能耗特征指标确定
第18-38页
2.1 关键能耗特征指标确定方法
第18-19页
2.2 广义神经网络(GRNN)算法理论与方法
第19-23页
2.2.1 GRNN理论基础
第20-21页
2.2.2 GRNN网络结构
第21-22页
2.2.3 基于GRNN的MIV关键指标筛选
第22-23页
2.3 数据处理及关键变量选择算法研究
第23-29页
2.3.1 稳态数据判定、处理及选取
第23-24页
2.3.2 数据标准化处理
第24-25页
2.3.3 关键特征变量选择
第25-29页
2.4 关键能耗特征变量选择实例计算
第29-37页
2.4.1 案例机组描述与数据样本选取
第29-33页
2.4.2 实例广义神经网络MIV筛选相关变量与结果分析
第33-37页
2.5 本章小结
第37-38页
3 基于k-means聚类算法基准值确定方法研究
第38-53页
3.1 基准值确定方法研究
第38-39页
3.1.1 传统基准值确定方法
第39页
3.2 聚类算法理论与方法
第39-47页
3.2.1 聚类算法
第40-41页
3.2.2 k-means算法
第41-43页
3.2.3 k-means聚类算法改进
第43-47页
3.3 实例与方法验证
第47-52页
3.3.1 案例机组数据样本描述与预处理
第47-48页
3.3.2 实际可达优化目标值的确定与结果分析
第48-52页
3.4 本章小结
第52-53页
4 能耗特性分析及分布诊断建模方法研究
第53-68页
4.1 RBF建模机理
第53-58页
4.1.1 RBF神经网络结构
第53-54页
4.1.2 RBF神经网络径向基函数选择
第54-55页
4.1.3 RBF学习算法
第55-58页
4.2 能耗分布诊断方法理论
第58-60页
4.2.1 能耗特性指标基准值
第58-59页
4.2.2 机组能耗分布诊断模型
第59-60页
4.3 实例分析与模型验证
第60-67页
4.3.1 样本数据选择
第61-62页
4.3.2 训练RBF神经网络
第62-63页
4.3.3 能耗特性模型验证
第63-65页
4.3.4 能耗分布诊断实例分析研究
第65-67页
4.4 本章小结
第67-68页
5 总结和展望
第68-70页
5.1 总结
第68页
5.2 展望
第68-70页
参考文献
第70-77页
作者简历
第77页
本篇论文共
77
页,
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