【摘 要】
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提出了一种面向热工过程海量运行数据的高质量样本提取方法，通过主成分分析（PCA）提取系统隐变量，采用基于稳态权重的合成少数类过采样（SWSMOTE）来补充少数类工况样本。以燃气轮机为工程算例，验证所提算法的有效性。结果表明：提出的高质量样本提取方法可将原始数据数量压缩到10%左右，模型平均均方根误差从0.042下降至0.031,模型训练时间减少90%。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51976031）； 国家电力投资集团有限公司统筹研发经费支持项目（TC2019HD10）； 上海发电设备成套设计研究院有限责任公司科技发展基金（201909009C）；
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提出了一种面向热工过程海量运行数据的高质量样本提取方法，通过主成分分析（PCA）提取系统隐变量，采用基于稳态权重的合成少数类过采样（SWSMOTE）来补充少数类工况样本。以燃气轮机为工程算例，验证所提算法的有效性。结果表明：提出的高质量样本提取方法可将原始数据数量压缩到10%左右，模型平均均方根误差从0.042下降至0.031,模型训练时间减少90%。
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