基于支持向量机的电站锅炉燃烧稳定性研究
本文关键词：基于人工智能和数值模拟的超临界锅炉燃烧优化应用研究，由笔耕文化传播整理发布。
《华北电力大学（北京）》 2008年
基于支持向量机的电站锅炉燃烧稳定性研究
李玉华
【摘要】： 锅炉是火电厂重要的燃烧设备,它内部的燃烧状况直接影响着整个机组运行的安全性、经济性和环保性,因此对锅炉的燃烧稳定性的研究历来都是研究的热点。本文首先对燃烧稳定性的影响因素和反映因素进行了归纳总结。然后介绍了有关统计学习理论和支持向量机算法,该方法与传统方法相比,克服了固有的模型选择与过学习问题、非线性与维数灾难问题、局部极小问题。最后从火检强度和影响因素着手,利用支持向量机(SVM)对燃烧状态识别分类。测试结果表明,支持向量机方法用于锅炉燃烧稳定性的判别,具有很好的分类和泛化能力。
【关键词】：
【学位授予单位】：华北电力大学（北京）
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TK227.1
【目录】：
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【引证文献】
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【参考文献】
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【共引文献】
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2 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
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5 张昌明;新疆汉族、维吾尔族及哈萨克族食管癌血清蛋白质指纹图谱研究[D];新疆医科大学;2010年
6 陈志国;基于群体智能的机器视觉的关键技术研究[D];江南大学;2010年
7 王晓明;基于统计学习的模式识别几个问题及其应用研究[D];江南大学;2010年
8 刘卫红;垃圾邮件检测与过滤关键技术研究[D];华南理工大学;2010年
9 许伟;基于进化算法的复杂化工过程智能建模方法及其应用[D];华东理工大学;2011年
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1 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
2 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
3 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
4 范不井;某地区电网短期负荷预测研究[D];郑州大学;2010年
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7 王巧立;微生物发酵过程的建模与优化控制研究[D];郑州大学;2010年
8 林天威;基于视频流的人脸识别系统研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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10 曹和平;增压锅炉过热器动态性能仿真研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
【同被引文献】
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7 王洋;基于数据融合的锅炉低负荷下燃烧稳定性判断[D];华北电力大学（北京）;2006年
本文关键词：基于人工智能和数值模拟的超临界锅炉燃烧优化应用研究，由笔耕文化传播整理发布。
本文编号：69536
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