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基于聚类算法和支持向量机的燃煤结渣特性预测的中期报告
概述：
本研究旨在通过聚类算法和支持向量机模型预测燃煤结渣特性，以提高燃煤结渣的预测精度和准确率，为燃煤热力学分析提供更为准确的数据支持。目前已完成数据收集、预处理和聚类分析，并在支持向量机模型的构建和参数优化方面进行了初步探索。下文将对研究进展进行中期报告。
研究内容：
1.数据收集与预处理
本研究采集了300个燃煤样本的化学成分和结渣特性数据。在数据预处理中，对数据进行了去重、缺失值处理、异常值检测和归一化处理等操作。
2.聚类分析
通过聚类分析方法对燃煤样本进行分类，以进一步确定各组燃煤样本的结渣特性。首先采用主成分分析法对燃煤样本的特征进行降维，然后采用K均值聚类算法对数据进行分类。通过调整聚类数目K，选取较优的分类方案，将燃煤样本分为不同的类别。结果显示，将样本分为5类可以较好地描述燃煤的结渣特性。
3.支持向量机模型的构建和参数优化
在支持向量机的模型构建中，本研究首先将样本数据分为训练集和测试集两部分，采用K折交叉验证法对模型进行评估。然后，通过比较不同核函数、正则化参数等参数的影响，调整模型参数，寻求最优解。结果显示，径向基函数核函数和较小的正则化参数可以取得较好的预测效果。
预期成果：
通过本研究，预期可以建立一种较为准确和可靠的热力学模型，用于预测燃煤结渣特性。这将有助于提高燃煤热力学分析的精度和准确性，并对燃煤利用和环境保护提供指导和支持。