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基于最小二乘支持向量机的热工对象在线建模的开题报告
1.研究背景
近年来，随着机器学习技术的不断发展，基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的在线建模方法在热工系统领域得到了广泛的应用。热工系统是一个复杂的非线性动态系统，具有高维度、时变性、非线性、时滞等特征，传统的建模方法存在很多局限性。而基于LS-SVM的在线建模方法，可以通过数据驱动的方式对热工系统进行建模，避免了人工建模的繁琐和不准确性。
2.研究内容和目标
本项目旨在研究基于LS-SVM的热工对象在线建模方法，包括数据采集、数据预处理、模型选择和参数优化等方面。具体研究内容包括：
1）研究热工系统的数据采集和预处理方法，包括传感器选择、信号采样和滤波等。
2）研究基于LS-SVM的热工系统建模方法，包括模型选择、核函数选择、参数优化等方面。
3）研究基于LS-SVM的在线建模方法，包括在线训练和在线更新等方面。
4）开发热工系统在线建模软件，实现对热工系统的在线建模和预测。
本项目的目标是优化热工系统的控制策略，提高热工系统的能效和稳定性，为实现智能化的热工系统控制奠定基础。
3.研究方法和步骤
针对本项目的研究内容和目标，本研究将采用以下研究方法和步骤：
1）收集热工系统数据，包括温度、压力、流量、功率等信号。
2）对热工数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、插值等操作。
3）在LS-SVM中选择核函数和参数，并通过交叉验证和网格搜索等方法对模型进行优化和验证。
4）实现LS-SVM模型的在线训练和在线更新。
5）开发热工系统在线建模软件，并进行实验验证。
4.研究意义和应用价值
本项目的研究意义和应用价值在于：
1）为热工系统智能化控制和优化提供了一种新的建模方法，能够有效地解决传统建模方法存在的局限性。
2）为热工系统的精细化控制和智能化管理提供技术支撑。
3）对于实现热工系统的节能降耗和提高能效具有重要意义。
4）可以推动热工系统领域的科学技术发展，并为相关领域的研究提供参考和借鉴。
5.研究进度计划
本项目的研究进度计划如下：
阶段一（第1-3个月）：研究热工系统数据采集和预处理方法，并进行数据采集和预处理实验。
阶段二（第4-6个月）：研究基于LS-SVM的热工系统建模方法，包括模型选择、参数优化等方面，并进行实验验证。
阶段三（第7-9个月）：研究基于LS-SVM的在线建模方法，包括在线训练和在线更新等方面，并进行实验验证。
阶段四（第10-12个月）：开发热工系统在线建模软件，并进行实际应用验证。
6.参考文献
[1]孙壮全，谢宝勇.基于LS-SVM的动态软测量模型[J].控制与决策,2018,33(1):45-56.
[2]鲁华，赵三阳，李可耐.基于LS-SVM的温度预测模型研究[J].计算机应用研究，2018，35（6）：1815-1818.
[3]黄艳敏，杨敏，任文龙，等.基于LS-SVM的热交换器热阻预测模型研究[J].工程热物理学报，2012，33(4)：643-646。
[4]赵思睿.基于LS-SVM的进口热量预测与建模方法研究[D].南京工业大学,2019.