DataWhale集成学习【下】：（四）蒸汽量预测

最新推荐文章于 2025-12-03 17:31:48 发布
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#机器学习 #蒸汽量预测

本文是DataWhale集成学习系列的第四部分，主要介绍了一个工业蒸汽量预测的案例，详细阐述了预测流程，并提及了核密度估计（KDE）和Box-Cox变换作为补充知识。适合机器学习初学者和进阶者学习，通过实例掌握集成学习的应用。

文章目录

案例介绍

工业蒸汽量预测

具体流程

详见集成学习案例分享2 baseline

补充知识

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关注
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一、案例资料 1.背景介绍 火力发电的基本原理是：燃料在燃烧时加热水生成蒸汽，蒸汽压力推动汽轮机旋转，然后汽轮机带动发电机旋转，产生电能。在这一系列的能量转化中，影响发电效率的核心是锅炉的燃烧效率，即燃料燃烧加热水产生高温高压蒸汽。锅炉的燃烧效率的影响因素很多，包括锅炉的可调参数，如燃烧给量，一二次风，引风，返料风，给水水量；以及锅炉的工况，比如锅炉床温、床压，炉膛温度、压力，过热器的温度等。我们如何使用以上的信息，根据锅炉的工况，预测产生的蒸汽量，来为我国的工业届的产量预测贡献自己的一份力量呢？ 所以，该
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背景介绍 火力发电的基本原理是：燃料在燃烧时加热水生成蒸汽，蒸汽压力推动汽轮机旋转，然后汽轮机带动发电机旋转，产生电能。在这一系列的能量转化中，影响发电效率的核心是锅炉的燃烧效率，即燃料燃烧加热水产生高温高压蒸汽。锅炉的燃烧效率的影响因素很多，包括锅炉的可调参数，如燃烧给量，一二次风，引风，返料风，给水水量；以及锅炉的工况，比如锅炉床温、床压，炉膛温度、压力，过热器的温度等。我们如何使用以上的信息，根据锅炉的工况，预测产生的蒸汽量，来为我国的工业届的产量预测贡献自己的一份力量呢？ 所以，该案例是使用以上工业
集成学习案例二 （蒸汽量预测）
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背景介绍 火力发电的基本原理是：燃料在燃烧时加热水生成蒸汽，蒸汽压力推动汽轮机旋转，然后汽轮机带动发电机旋转，产生电能。在这一系列的能量转化中，影响发电效率的核心是锅炉的燃烧效率，即燃料燃烧加热水产生高温高压蒸汽。锅炉的燃烧效率的影响因素很多，包括锅炉的可调参数，如燃烧给量，一二次风，引风，返料风，给水水量；以及锅炉的工况，比如锅炉床温、床压，炉膛温度、压力，过热器的温度等。我们如何使用以上的信息，根据锅炉的工况，预测产生的蒸汽量，来为我国的工业届的产量预测贡献自己的一份力量呢？ 所以，该案例是使用以上工业
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