面向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法研究.pdf

1、由于生產(chǎn)工藝、技術(shù)及設(shè)備的日趨復(fù)雜化，經(jīng)典控制理論中依據(jù)物理化學(xué)機(jī)理建立精確數(shù)學(xué)模型對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行控制的傳統(tǒng)方法已變得越來(lái)越困難。在此背景下，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)思想得到快速發(fā)展，然而采集于生產(chǎn)過(guò)程中的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)往往存在含有缺失值、異常值等數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，如果直接利用這些未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)作預(yù)測(cè)或決策，所建模型的準(zhǔn)確性會(huì)受到極大影響，甚至產(chǎn)生錯(cuò)誤的分析結(jié)果。因此，在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模前必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。
　　本文首先對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)以及數(shù)據(jù)預(yù)處理

2、的發(fā)展進(jìn)行了回顧和總結(jié)，介紹了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模的相關(guān)理論知識(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理的基本任務(wù)和相應(yīng)的主要方法作了詳細(xì)闡述。
　　然后，本文對(duì)缺失值填補(bǔ)問(wèn)題進(jìn)行了重點(diǎn)研究。在總結(jié)分析現(xiàn)有主要填補(bǔ)方法的基礎(chǔ)上，針對(duì)工業(yè)過(guò)程監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)際特點(diǎn)，提出了一種基于遺傳優(yōu)化的自適應(yīng)填補(bǔ)算法，并成功運(yùn)用于電站鍋爐監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的缺失值填補(bǔ)，對(duì)于不同工況下產(chǎn)生的缺失值以及在缺失率較高的情況下，該算法都具有較為理想的準(zhǔn)確率與穩(wěn)定性。
　　之后，著重研究了異常值檢

3、測(cè)問(wèn)題。在比較學(xué)習(xí)異常值檢測(cè)主要算法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，給出一種基于全局距離和的異常值檢測(cè)算法，不僅消除了經(jīng)典的基于距離的異常值檢測(cè)算法對(duì)參數(shù)設(shè)置的敏感性，而且降低了數(shù)據(jù)分布不均對(duì)檢測(cè)算法的影響，同時(shí)量化了異常值的異常程度。在電站鍋爐監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)上仿真分析，結(jié)果表明該算法具有較高查全率和較低誤報(bào)率。
　　最后，分別利用未經(jīng)預(yù)處理和經(jīng)本文所提算法預(yù)處理的數(shù)據(jù)建立基于最小二乘支持向量機(jī)的電站鍋爐煙氣含氧量軟測(cè)量模型，通過(guò)對(duì)比所建模型的準(zhǔn)確度，