基于Spark大数据平台的火电厂节能分析

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基于Spark大数据平台的火电厂节能分析

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基于Spark大数据平台的火电厂节能分析

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-13页
第1章绪论	第13-21页
· 课题研究背景及意义	第13-15页
· 国内外研究现状	第15-18页
· 电厂节能减排研究现状	第15-16页
· 电厂大数据的发展现状	第16-18页
· 本文主要研究内容	第18-21页
第2章数据处理平台选型及部署	第21-41页
· 引言	第21页
· 计算框架层	第21-31页
· 计算框架比较及选型	第21-23页
· Spark平台介绍	第23-24页
· Spark核心RDD	第24-26页
· 相关平台部署	第26-31页
· 数据存储层	第31-35页
· HDFS	第31页
· Hive	第31-33页
· Hbase	第33-34页
· MongoDB	第34-35页
· 算法库	第35-40页
· Hadoop Mahout	第35-36页
· Sparkling Water	第36-37页
· Spark Mllib & ML	第37-39页
· SparkNet	第39-40页
· 本章小结	第40-41页
第3章决策树建模方法介绍	第41-53页
· 决策树相关基础理论	第41-46页
· 决策树模型	第42页
· 决策树学习	第42-43页
· 特征选择	第43-46页
· 随机森林	第46-48页
· 随机森林的定义	第46页
· 随机森林的生成	第46-48页
· 算法的优点	第48页
· 梯度提升回归树	第48-51页
· 梯度提升树介绍	第48-49页
· 梯度提升回归树算法	第49-50页
· 梯度提升树的优缺点	第50-51页
· 本章小结	第51-53页
第4章数据处理及试验	第53-69页
· 数据预处理	第53-56页
· 数据来源	第53-55页
· PI数据采集	第55页
· 异常数据处理及数据对标	第55-56页
· 火电厂NOx生成及影响因素	第56-58页
· 锅炉NOx影响因素分析	第56-57页
· 建模数据选取及NOx排放特点	第57-58页
· 锅炉氮氧化物建模流程	第58-65页
· 基于随机森林的NOx建模实验过程	第58-62页
· 基于梯度提升树的NOx建模实验过程	第62-63页
· 基于单个决策树的NOx建模	第63-64页
· 试验结果分析讨论	第64-65页
· 锅炉氮氧化物的多步预测	第65-68页
· 基于随机森林的多步预测建模及结果	第66-67页
· 基于梯度提升树的多步预测建模及结果	第67-68页
· 本章小结	第68-69页
第5章建模结果及相关节能分析	第69-81页
· 污染物建模结果影响因素分析	第69-72页
· 建模结果变量选取	第69-70页
· 模型所得测点分析	第70-72页
· 经济指标分析	第72-75页
· 供电煤耗指标分析	第72-75页
· 各负荷下关键运行参数的聚类及提取	第75-79页
· 关键运行参数优化的意义	第75-76页
· 不同运行工况下负荷聚类	第76-77页
· 各负荷下电厂主要运行参数提取	第77-79页
· 本章小结	第79-81页
第6章总结展望	第81-83页
参考文献	第83-87页
致谢	第87-89页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第89页

本篇论文共89页，点击这进入下载页面。

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