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基于支持向量机的燃煤机组燃烧优化算法的研究开题报告
一、选题背景
燃煤机组是中国电力系统的主要发电方式，其运行效率直接影响着电力系统的经济性和稳定性。而煤炭作为一种主要能源，其可再生性和绿色环保性都较弱，因此如何提高燃煤机组的运行效率，减少煤炭的消耗和排放，成为当前能源领域的重要研究方向。
针对燃煤机组的燃烧优化控制算法研究已成为当前燃煤机组研究的热点领域。燃煤机组的燃烧优化主要包括燃料配比优化、燃烧高效控制、气体温度分布控制、氧量控制等方面。支持向量机是一种强大的机器学习算法，已经在工程领域广泛应用，可以用来解决分类、回归、预测等问题。因此，基于支持向量机的燃煤机组燃烧优化算法的研究具有很高的研究价值和实用性。
二、研究目的和意义
本研究旨在探究基于支持向量机的燃煤机组燃烧优化算法，提高燃煤机组运行效率，减少能源消耗和污染物排放，具体研究目标和意义如下：
1.研究燃煤机组燃烧过程的特点和规律，揭示燃烧优化的技术难点和瓶颈，为后续研究提供理论基础和方向指导。
2.基于支持向量机算法，构建燃煤机组燃烧优化模型，实现燃料配比优化、燃烧高效控制、气体温度分布控制、氧量控制等方面的优化控制，提高燃煤机组的运行效率。
3.通过实验验证和数据分析，检验基于支持向量机的燃煤机组燃烧优化算法的有效性和实用性，并为进一步优化改进提供理论与实验依据。
三、研究内容和方法
本研究的主要内容和方法如下：
1.对燃煤机组的燃烧过程进行研究，分析其特点和规律，探究优化控制技术难点和瓶颈。
2.基于支持向量机算法，构建燃煤机组燃烧优化模型，设计并实现燃料配比优化、燃烧高效控制、气体温度分布控制、氧量控制等方面的优化算法。
3.通过实验验证和数据分析，检验基于支持向量机的燃煤机组燃烧优化算法的有效性和实用性，并比较不同优化算法的优劣性，为燃煤机组的运行优化提供科学依据。
四、预期成果与工作计划
本研究预期可以实现以下成果：
1.建立了基于支持向量机的燃煤机组燃烧优化模型，实现了燃料配比优化、燃烧高效控制、气体温度分布控制、氧量控制等方面的优化算法。
2.通过实验验证和数据分析，检验基于支持向量机的燃煤机组燃烧优化算法的有效性和实用性，并比较不同优化算法的优劣性。
3.发表一篇学术论文，具体内容涵盖研究背景、研究目的和意义、研究方法和实验结果等方面。
工作计划如下：
1.前期准备和背景研究（1个月）
2.燃煤机组燃烧过程特点和规律分析（1个月）
3.基于支持向量机算法构建优化模型（2个月）
4.优化算法实现和参数优化（2个月）
5.实验验证和结果分析（3个月）
6.论文撰写和提交（2个月）
五、参考文献
[1]陈怀安.电站锅炉自动控制技术.北京:机械工业出版社,2007.
[2]李继涛,夏海军,张思.基于支持向量机的筛网性能分析研究.机械工程学报,2010,46(12):48-54.
[3]BaojianWu,YanniSun,ZhiguangLi.ASupportVectorMachine-BasedMethodforCoalQualityIdentification.IEEETransactionsonPowerSystems,2009,24(4):1745-1754.
[4]翁勇,周恒,毛可泽.基于支持向量机的污水处理工艺软测量模型研究.环境科学学报,2007,27(2):239-244.