發(fā)布時(shí)間：2021-02-15 13:27

　　粉塵,眾所周知,既會(huì)污染環(huán)境,又會(huì)威脅人類身體健康。目前,隨著我國(guó)居民對(duì)空氣質(zhì)量要求越來(lái)越高,發(fā)電裝機(jī)容量不斷增加,國(guó)家對(duì)電廠排放物的排放指標(biāo)的要求更高、粉塵控制政策愈加嚴(yán)格,對(duì)粉塵濃度的準(zhǔn)確測(cè)量與監(jiān)控,保證對(duì)燃煤電廠粉塵濃度監(jiān)測(cè)的及時(shí)有效,可以使電廠及環(huán)保部門(mén)及時(shí)更好地掌握粉塵濃度狀況,對(duì)粉塵排放不符合限制的電廠,要求其對(duì)做出生產(chǎn)調(diào)整,并對(duì)生產(chǎn)進(jìn)行降塵和除塵處理,對(duì)提高環(huán)境質(zhì)量和保障人身安全發(fā)揮著極其積極重要的作用。隨著電力裝機(jī)容量逐年增大,電廠排放粉塵濃度的控制愈發(fā)重要。軟測(cè)量技術(shù)的引入彌補(bǔ)了現(xiàn)有儀器儀表等硬件測(cè)量可靠性低、成本高的缺點(diǎn)。采用基于特征選擇的智能算法建立粉塵濃度監(jiān)測(cè)模型,對(duì)有效預(yù)測(cè)和監(jiān)控粉塵排放濃度有重要意義。本文采用一種F-SSFS混合特征選擇方法來(lái)進(jìn)行特征選擇,在軟測(cè)量方法基礎(chǔ)上建立關(guān)于粉塵濃度的預(yù)測(cè)模型,對(duì)這種方法的準(zhǔn)確性和泛化能力進(jìn)行驗(yàn)證。這種混合型特征選擇方法,是將費(fèi)舍爾得分（F-score）和支持順序前向搜索（SSFS）進(jìn)行組合,結(jié)合了過(guò)濾型方法和包裝型方法的優(yōu)點(diǎn),從原來(lái)的特征大集合中選擇出最好的特征參數(shù)子集。將預(yù)測(cè)結(jié)果與經(jīng)典的特征選擇方法——平均影響值法... 

【文章來(lái)源】：華北電力大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

中國(guó)電力裝機(jī)容量預(yù)測(cè)趨勢(shì)圖

圖 1-2 軟測(cè)量模型建立流程圖方法將待測(cè)變量轉(zhuǎn)換為易測(cè)變量進(jìn)行測(cè)量，減小了實(shí)際測(cè)量中的流程圖如圖 1-2 所示。但粉塵濃度的影響因素不確定性較大，目影響因素停留在理論分析階段，對(duì)粉塵濃度及其影響因素進(jìn)行定

圖2-1支持向量機(jī)的體系解構(gòu)圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析與平臺(tái)建設(shè)構(gòu)想[J]. 汪鵬,吳昊,羅陽(yáng),王毅琳,王飛.  中國(guó)醫(yī)院管理. 2015(06)
[2]鐵路基礎(chǔ)設(shè)施大數(shù)據(jù)的應(yīng)用與發(fā)展[J]. 王衛(wèi)東,徐貴紅,劉金朝,張文軒,邢小琴.  中國(guó)鐵路. 2015(05)
[3]公共交通大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)研究[J]. 姬倩倩,溫浩宇.  電子科技. 2015(02)
[4]大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)對(duì)審計(jì)的影響研究[J]. 秦榮生.  審計(jì)研究. 2014(06)
[5]大數(shù)據(jù)背景下互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)中小企業(yè)融資影響研究[J]. 鄭志來(lái).  西南金融. 2014(11)
[6]國(guó)內(nèi)外社交網(wǎng)絡(luò)（SNS）大數(shù)據(jù)應(yīng)用比較研究——以Facebook和騰訊為例[J]. 車凱龍,鐵茜.  圖書(shū)館學(xué)研究. 2014(18)
[7]分布式礦井粉塵濃度在線監(jiān)控系統(tǒng)[J]. 王雪瑞,李艷瑋,李拴保.  計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制. 2014(07)
[8]智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)[J]. 宋亞奇,周國(guó)亮,朱永利.  電網(wǎng)技術(shù). 2013(04)
[9]電信運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)發(fā)展策略探討[J]. 黃勇軍,馮明,丁圣勇,樊勇兵.  電信科學(xué). 2013(03)
[10]電信企業(yè)大數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用及管理發(fā)展策略[J]. 漆晨曦.  電信科學(xué). 2013(03)

博士論文
[1]火電機(jī)組反向建模方法的研究[D]. 靳濤.華北電力大學(xué)（北京） 2011
[2]群體智能優(yōu)化算法及其在生化過(guò)程控制中的應(yīng)用研究[D]. 馮斌.江南大學(xué) 2005

碩士論文
[1]激光消光法粉塵濃度在線測(cè)量系統(tǒng)的研發(fā)[D]. 雷志偉.東南大學(xué) 2015
[2]大數(shù)據(jù)及在當(dāng)代互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的研究[D]. 林榮耀.廈門(mén)大學(xué) 2014
[3]基于SVM的火電廠鍋爐飛灰含碳量軟測(cè)量方法研究[D]. 李琳.華北電力大學(xué) 2013
[4]基于代價(jià)敏感的特征選擇及其在軟件缺陷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D]. 陳銀娟.南京師范大學(xué) 2012
[5]數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘在機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用[D]. 李亞巍.華北電力大學(xué)（北京） 2006
[6]在線排煙粉塵濃度檢測(cè)系統(tǒng)的研究和開(kāi)發(fā)[D]. 穆寧.東南大學(xué) 2004



本文編號(hào)：3034933