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对换热设备积聚的污垢快速、准确的预测，可以为换热设备污垢的监测和解决对策提供指导和依据，进而避免污垢对换热设备安全经济运行带来的不利影响。通过在线贯序极端学习机理论建立换热设备污垢预测模型，利用初始样本建立初始模型，随着工况变化，不断加入新的样本集，更新预测模型，实现换热设备污垢的在线预测。并通过引入正则参数权衡经验风险和结构风险，提高模型的泛化性能和预测精度。与传统神经网络建立的预测模型相比，基于在线贯序极端学习机的换热设备污垢预测模型训练速度更快，精度更高，泛化能力更好。为此，进一步基于MATLAB和