《 基于改进的K-means聚类算法的火电厂锅炉燃烧优化研究》范文.docxVIP

《基于改进的K-means聚类算法的火电厂锅炉燃烧优化研究》篇一

一、引言

随着科技的不断进步，火电厂的燃烧效率与环境保护问题日益受到关注。其中，锅炉燃烧作为火电厂的主要耗能环节，其燃烧优化研究具有重要的现实意义。传统的火电厂锅炉燃烧控制大多采用静态或简单动态的调整方式，未能充分利用历史数据与实时数据之间的关联性进行优化。因此，本文提出了一种基于改进的K-means聚类算法的火电厂锅炉燃烧优化研究方法，旨在提高燃烧效率，降低污染物排放。

二、K-means聚类算法及其改进

K-means聚类算法是一种常用的无监督学习方法，能够根据数据间的相似性将数据划分为不同的簇。在火电厂锅炉燃烧过程中，不同