生物質(zhì)工業(yè)分析相比于元素分析或化學(xué)分析更便捷且成本更低,用工業(yè)分析來預(yù)測高位熱值具有較高的應(yīng)用價(jià)值。利用機(jī)器學(xué)習(xí)來擬合的過程非常依賴數(shù)據(jù)本身,即數(shù)據(jù)的大小以及質(zhì)量,少數(shù)質(zhì)量差的數(shù)據(jù)會(huì)對擬合效果產(chǎn)生較大的影響,因此有必要探索出適用于現(xiàn)階段數(shù)據(jù)量小且存在異常點(diǎn)情況下的線性擬合方法。本文提出了3種異常點(diǎn)的處理方法:方法一是利用四分位距尋找異常點(diǎn)并剔除;方法二是采用中間數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)值來對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;方法三是利用嶺回歸替代常規(guī)的線性回歸增強(qiáng)其抗異常點(diǎn)干擾的能力。分析擬合結(jié)果發(fā)現(xiàn),嶺回歸在現(xiàn)階段數(shù)據(jù)量小且存在異常點(diǎn)的情況下具有最好的線性擬合效果。 

【文章來源】：熱力發(fā)電. 2018,47(12)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
1 工業(yè)分析預(yù)測高位熱值研究現(xiàn)狀
2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及異常點(diǎn)處理
    2.1 尋找異常點(diǎn)并剔除
    2.2 原始數(shù)據(jù)預(yù)處理
    2.3 異常點(diǎn)嶺回歸
    2.4 3種數(shù)據(jù)異常點(diǎn)處理方法對比
3 結(jié)論



本文編號：3365380