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Temperature Prediction of Air Pre-heater Based on Fuzzy Support Vector Regression
文件大小：
938k
资源说明：根据给定文件信息，以下是对文章《基于模糊支持向量回归的空气预热器温度预测》的详细知识点说明：
标题知识点：
1. 温度预测：文章的核心是预测技术，更具体地说是预测空气预热器的温度。这属于机器学习和人工智能领域中的时间序列预测问题，用于预测系统未来的输出响应。
2. 空气预热器：空气预热器是一种热交换设备，用于将烟气中的热能传递给空气，通常用于锅炉系统中，可以预热进入锅炉的空气，提高燃烧效率，减少热损失。
3. 模糊支持向量回归（Fuzzy Support Vector Regression，FSVR）：这是一种结合模糊逻辑和机器学习技术的预测方法，通过模糊化处理模糊成员隶属度来提高支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）的预测能力。
描述知识点：
1. FSVR模型：文章提出了用模糊支持向量回归来建立空气预热器温度的回归模型，利用历史温度信号和锅炉负荷信号作为模型的输入和输出，这代表了一个典型的回归问题。
2. 参数优化：FSVR模型的参数通过聚类算法和遗传算法进行优化，聚类算法用于数据预处理，遗传算法用于全局搜索，来确定最佳的模型参数。
3. 模糊成员隶属度的确定：文章利用改进的模糊c均值（FCM）聚类方法来确定数据的模糊成员隶属度，结合了减法聚类的特点，提高了隶属度函数的性能。
标签知识点：
1. 研究论文：说明该文件是一篇学术研究论文，详细记录了研究过程、方法、结果和结论，通常发表在学术期刊上供同行评审和引用。
部分内容知识点：
1. 历史温度信号和锅炉负荷信号：这些是模型输入，通过它们，模型可以学习到温度变化与锅炉运行状态之间的关系。
2. FSVR参数优化：包括正则化参数ε、不敏感区域和核函数参数的优化。通过遗传算法和K折交叉验证相结合的方法，可以寻找到最佳的参数组合。
3. 模拟结果：指的是通过模型预测得出的结果，证明了FSVR相较于其他方法具有更高的准确性和泛化能力。
4. 空气预热器二次燃烧事故：提及二次燃烧事故是为了说明预测模型的应用背景和重要性，二次燃烧是指在空气预热器内部发生不完全燃烧的现象，可能导致设备损坏甚至事故。
5. 三分仓空气预热器：这是一种设计类型，它将空气预热器分为三个部分，以实现更有效的热交换。
6. 热电偶和红外传感器安装位置：这些传感器的位置设置对于收集准确的温度数据至关重要，保证了模型训练数据的准确性。
文章中的公式和图形描述了模糊支持向量回归模型的构建和预测过程，如支持向量回归模型的示意图，以及各种参数优化和模型验证的方法。这些详细的方法论和技术途径，为该领域提供了有价值的参考和深入研究的可能。
总结来说，这篇文章利用先进的数据处理和机器学习方法，旨在提高空气预热器温度预测的准确性，为预防二次燃烧事故、优化锅炉运行效率提供了一种新的技术手段。
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