1. 本选题研究的目的及意义

随着工业生产自动化程度的不断提高，温度作为一项关键的工艺参数，其监测与控制对于保障生产安全、提高产品质量至关重要。

在实际生产过程中，由于传感器故障、环境干扰等因素，温度测点数据可能会出现丢失或异常，这将直接影响到生产过程的稳定运行和产品质量。

因此，对丢失或异常的温度测点数据进行准确、及时的恢复，具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

温度测点数据恢复是工业过程控制中的一个重要问题，近年来国内外学者对此进行了广泛的研究。

1. 国内研究现状

国内学者在温度测点数据恢复方面取得了一定的研究成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
(1)温度测点数据分析：对温度测点数据的特征进行分析，包括数据的趋势性、周期性、波动性等，为后续的数据预处理和模型构建提供依据。

(2)支持向量机参数优化：针对支持向量机模型的核函数类型、惩罚系数、松弛变量等参数，采用abc算法进行优化，寻找最优参数组合，提高模型的预测精度和泛化能力。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法与步骤开展研究：
1.收集和整理温度测点数据：从实际工业生产过程中收集温度测点数据，并对数据进行清洗、去噪、插补等预处理，构建完整的数据集。

2.研究abc算法和支持向量机理论：深入研究abc算法的优化机理、流程和参数设置，以及支持向量机的基本原理、模型构建方法和参数选择策略。

3.基于abc算法优化支持向量机参数：利用abc算法对支持向量机的核函数类型、惩罚系数、松弛变量等参数进行优化，寻找最优参数组合，提高模型的预测精度和泛化能力。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将abc算法应用于支持向量机参数优化，构建基于abc-svm的温度测点恢复模型，为温度测点数据恢复提供了一种新的思路和方法。

2.通过优化支持向量机模型的参数，提高了模型的预测精度和泛化能力，从而提高了温度测点数据恢复的准确性和可靠性。

3.设计了基于abc-svm的温度测点数据恢复流程，实现了对缺失或异常温度数据的有效恢复，为工业生产过程的安全稳定运行提供了技术支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.陈圣群,陆金桂,王宁.基于改进蜂群算法优化最小二乘支持向量机的模拟电路故障诊断[j].仪器仪表学报,2020,41(03):179-187.

2.周雪晴,李擎,张超,王超.基于改进人工蜂群算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断[j].机械科学与技术,2020,39(04):565-571.

3.王洪涛,刘天宇,谢峰,黄浩,李鹏,赵亮.基于改进人工蜂群算法优化支持向量机的瓦斯浓度预测[j].煤炭学报,2020,45(03):913-922.