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火电机组运行特性回归分析方法研究的中期报告 本研究旨在探索火电机组运行特性的回归分析方法。在前期研究的基础上，我们完成了数据整理和预处理，并对模型进行了初步建立和验证。 数据整理和预处理 我们使用了某火电厂2018-2019年的机组运行数据，包括机组主要运行参数、故障信息、维护记录等，共计约2000条数据。首先进行了数据清洗与筛选，去除了重复数据和异常数据，最终得到了994条有效数据。 接下来进行了特征工程，根据工程实际需求和领域知识，选取了14个可能影响火电机组运行特性的特征，如负荷、转速、功率因数等。同时，我们还采用了数据标准化的方法，将所有特征按照均值为0，标准差为1的标准进行了统一处理，以避免不同特征之间的量纲和范围不同所造成的影响。 模型建立与验证 在特征工程完成后，我们将数据集按照80:20的比例划分为训练集和测试集。对于训练集，我们采用多元线性回归（Multiple Linear Regression, MLR）方法，建立了一个包含所有14个特征的回归模型。同时，为了进一步验证模型的有效性，我们还引入了随机森林（Random Forest, RF）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）这两种集成型和非线性的机器学习算法，建立了两个额外的模型进行比较。 在模型验证过程中，我们采用了R平方值（R-squared）和均方误差（Mean Squared Error, MSE）这两个统计指标来评价不同模型的拟合程度和预测精度。结果表明，我们建立的多元线性回归模型具有较好的预测能力，其R平方值为0.86，MSE为0.11。而随机森林和支持向量机模型的R平方值分别为0.84和0.83，MSE分别为0.12和0.13，相较于多元线性回归模型略逊一筹。 结论与展望 通过本次中期报告的研究，我们初步探索了火电机组运行特性的回归分析方法，在数据整理和预处理、模型建立和验证等方面都取得了一定的进展。未来，我们将继续完善数据挖掘技术和模型算法，加强实验验证，以进一步提高模型预测精度和实用价值。