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文檔簡介
1、隨著工業(yè)信息化、數(shù)字化的發(fā)展,越來越多的工廠系統(tǒng)中積累了大量的工業(yè)數(shù)據(jù)。工業(yè)數(shù)據(jù)通常具有數(shù)據(jù)量大、時間性強、非線性、含噪聲等特點,這使得對工業(yè)數(shù)據(jù)信息的挖掘十分復雜。另一方面,工業(yè)數(shù)據(jù)被認為是未來工業(yè)在全球市場競爭中的關鍵,研究人員十分關注對工業(yè)大數(shù)據(jù)的搜集和特征分析,從而為生產(chǎn)制造過程提供戰(zhàn)略支持。例如鋼鐵企業(yè)為了更高效的利用副產(chǎn)煤氣,生產(chǎn)現(xiàn)場的調度人員大多結合基于歷史數(shù)據(jù)的煤氣流量預測結果對系統(tǒng)進行定性平衡調度,這使得預測結果直接影
2、響平衡調度水平。鑒于工業(yè)能源管理系統(tǒng)中積累的大量的歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù),采用基于數(shù)據(jù)的時間序列預測分析方法對流程工業(yè)數(shù)據(jù)進行預測,從而制定能源平衡調整方案保證工業(yè)生產(chǎn)過程平穩(wěn)運行,是提升企業(yè)的競爭力的有效手段。
針對工業(yè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的預測問題,本文提出一種基于共享儲備池模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型。該方法首先按照神經(jīng)網(wǎng)絡的狀態(tài)空間分割的原則,采用K均值聚類方法將樣本數(shù)據(jù)分為若干類,再對數(shù)據(jù)重構以建立預測模型。在建模過程中提出一種改進的回聲狀態(tài)
3、網(wǎng)絡,通過對神經(jīng)網(wǎng)絡進行模塊化處理能夠將問題求解空間分層,相比單一神經(jīng)網(wǎng)絡具有更好的泛化性能。在網(wǎng)絡訓練過程中,將其化簡為多個小網(wǎng)絡進行并行訓練,從而加速模型計算過程。同時,引入大規(guī)模數(shù)據(jù)集提高了模型的預測精度,并應用MapReduce并行計算框架加速問題求解過程以保證算法的實時特性。
為驗證本文方法的有效性,分別選取Mackey-Glass標準數(shù)據(jù)集和國內某鋼鐵廠實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行實驗,首先與已有的多種相關方法進行關于預測精度
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