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基于支持向量机的燃烧优化控制研究的中期报告
一、研究背景
燃烧优化控制是指通过优化燃烧参数和调整燃烧过程，提高燃烧效率、降低排放、减少能源消耗的控制方法。随着现代燃烧技术的发展，燃烧优化控制在燃烧设备的节能减排、安全稳定运行等方面发挥了重要作用。
支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种基于统计学习理论的分类器，具有高精度和强鲁棒性等优点，在分类、回归、数据降维等方面得到了广泛应用。因此，将SVM应用于燃烧优化控制研究具有一定的实用价值和研究意义。
二、研究内容
本研究以支持向量机为基础，结合燃烧优化控制的实际问题，开展以下研究内容：
1.支持向量机的应用研究。研究SVM的基本原理、分类、回归及优化算法等，深入了解其在分类和回归问题中的应用方法和优点。
2.燃烧优化控制参数优化研究。结合煤燃烧过程中的烟气成分、温度、燃烧强度等因素，采用支持向量机建立优化模型，实现燃烧优化控制参数的优化。
3.燃烧过程仿真实验研究。基于ANSYSFluent软件平台，建立煤燃烧仿真模型，模拟不同燃烧参数下的燃烧过程，并将仿真结果与实际燃烧数据进行对比，验证支持向量机优化模型的准确性和可靠性。
三、研究进展
目前，本研究已完成了支持向量机算法的学习和应用，掌握了固定参数和调整参数的方法，并在Matlab软件上编程实现了简单分类和回归算法。并已开始准备燃烧优化参数的数据采集和整理工作，待数据准备完成后将进行支持向量机优化模型的建立和仿真实验研究。
四、研究展望
通过本研究，将建立基于支持向量机的燃烧优化控制优化模型，为燃烧优化控制提供一种新的方法和思路，并可应用于煤燃烧工业过程中的能源节约和环境保护等方面。同时，也为支持向量机在化工及相关领域中的应用提供了一定的参考。