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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

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