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以数据挖掘的决策树方法为理论基础,结合燃煤锅炉的具体特点,将基于决策树归纳分类算法运用于锅炉历史运行数据的分析中.以锅炉效率为决策目标,对不同烟气含氧量、排烟温度等属性进行分类,构建决策树模型,采用决策树归纳分类的方法挖掘出指导锅炉运行的有用规则,并对挖掘结果进行分析和评价. 相似文献
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支持向量机算法在电厂中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
支持向量机(SVM)是基于结构风险最小化原理的机器学习技术,在解决小样本、非线性和高维的机器学习问题中表现出许多特有的优势,适用于函数预测、模式识别和数据分类领域.该算法在火电厂运行优化、清洁生产、故障诊断等方面均有应用,参数预测精度能够满足工程应用,为火电厂的节能优化和故障诊断提供一个新的研究方向. 相似文献
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