基于MATLAB的锅炉过程特征建模与SVM集成系统

资 源 简 介

该项目通过MATLAB实现锅炉运行过程的时间序列数据特征提取与预处理，为libsvm机器学习库提供标准化输入接口。系统解析锅炉参数，提取关键特征指标并进行数据标准化，简化建模流程并提升预测效率。

详 情 说 明

锅炉过程特征建模与支持向量机集成系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的锅炉运行过程特征提取与预处理系统，专门为libsvm机器学习库提供标准化数据输入接口。系统通过解析锅炉运行参数时间序列数据，提取关键特征指标，进行数据标准化处理，生成符合libsvm要求的标准数据格式，有效解决了锅炉运行数据与机器学习算法之间的数据适配问题。

功能特性

• 特征提取处理：基于滑动窗口技术提取时域、频域等多维度特征
• 数据标准化：自动进行数据归一化和标准化处理，确保数据质量
• 模式自适应：支持训练和预测两种工作模式，满足不同应用场景需求
• 质量评估：提供完整的数据处理报告和特征提取统计信息
• 标准化输出：生成完全符合libsvm格式要求的特征矩阵和标签向量

使用方法

% 基本调用示例 [svm_features, feature_labels, process_report] = main(timeseries_data, config_params, operation_mode);

% 参数说明 % 输入参数： % timeseries_data: N×M维数值矩阵（锅炉运行时间序列参数） % config_params: 结构体（特征提取配置参数） % operation_mode: 字符串（'training'训练模式/'prediction'预测模式） % % 输出参数： % svm_features: N×K维标准化特征矩阵（libsvm格式） % feature_labels: N×1维标签向量（工况分类标签） % process_report: 结构体（处理统计信息和质量评估结果）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 推荐内存：8GB以上（处理大规模数据时建议16GB）
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

该项目的主程序文件实现了完整的锅炉过程特征建模流水线，包括数据加载与验证、特征参数配置解析、滑动窗口特征提取、多维度特征计算、数据标准化预处理、libsvm格式转换以及处理报告生成等核心功能。通过模块化设计确保了特征提取过程的可靠性和可配置性，能够适应不同锅炉运行工况的数据处理需求。