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运用EM(PCA)算法来处理不完整电厂运行参量数据空间。电厂运行是一种典型的多变量被控对象，鉴于PCA方法是一种探讨多变量数据空间的有效方法，对于电厂的多变量参量的监控非常适合。但由于电厂运行复杂，时常造成各种传感器失常或变量数值超过范围，从而无法得到完整的数据空间。通过对各种方法的比较选择EM(PCA)方法成功地解决了这一问题。为了验证算法，分别对具有不同缺失率的数据运用此法，成功地预测了缺失值并较为准确地把原本不完整的数据空间分解为主成分空间和噪声空间。此方法为今后运用主元分析方法建立燃烧诊断系统对电厂燃烧稳定性、经济性实时监测打下基础。图3参11 相似文献
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