MATLAB 基于LIBSVM的Boiler温度控制系统建模与仿真项目

资 源 简 介

Boiler_process函数是一个专门为LIBSVM（支持向量机库）设计的预处理和特征工程函数。该函数主要负责： 1. 对锅炉温度传感器采集的原始数据进行标准化预处理 2. 提取时域特征（均值、方差、峰值等）和频域特征（频谱分析） 3. 生成适合LIBSVM模型训练的规范化数据集 4. 实现数据

详 情 说 明

基于LIBSVM的锅炉温度控制系统建模与仿真项目

项目介绍

本项目采用支持向量机(SVM)技术，结合先进的数据预处理和特征工程方法，构建锅炉温度控制系统的智能建模与仿真平台。核心函数Boiler_process专门为LIBSVM库设计，实现对锅炉运行数据的标准化处理、多维度特征提取和规范化数据集生成，为温度预测和故障诊断提供高质量数据支撑。

功能特性

• 数据标准化预处理：对原始温度传感器数据进行归一化、去噪等处理
• 多维度特征提取：同时提取时域特征（均值、方差、峰值）和频域特征（频谱分析）
• LIBSVM格式适配：生成符合LIBSVM模型输入要求的规范化数据集
• 数据分割与验证：支持训练集/测试集分割和交叉验证配置
• 可视化分析：提供数据分布、特征重要性等多种可视化图表
• 质量评估报告：自动生成数据预处理质量评估和异常值处理统计报告

使用方法

1. 数据准备：准备锅炉温度时间序列数据、运行参数和对应标签
2. 参数配置：设置标准化方法、特征选择阈值等预处理参数
3. 执行处理：调用Boiler_process函数进行数据预处理和特征工程
4. 模型训练：使用输出的规范化数据集进行LIBSVM模型训练
5. 结果分析：查看预处理报告和可视化图表，评估数据质量

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• LIBSVM for MATLAB工具箱
• 信号处理工具箱（用于频域分析）
• 统计和机器学习工具箱

文件说明

主程序文件集成了锅炉温度数据处理的全流程核心功能，包括数据读取与验证、多模态预处理流水线、时频域特征联合提取、数据集规范化与分割管理、处理结果可视化展示以及质量评估报告生成等关键模块。该文件通过模块化设计实现了从原始数据到LIBSVM就绪数据集的一站式转换，并提供了完整的可配置参数接口。