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文檔簡介
1、隨著工業(yè)信息化、數字化的發(fā)展,越來越多的工廠系統(tǒng)中積累了大量的工業(yè)數據。工業(yè)數據通常具有數據量大、時間性強、非線性、含噪聲等特點,這使得對工業(yè)數據信息的挖掘十分復雜。另一方面,工業(yè)數據被認為是未來工業(yè)在全球市場競爭中的關鍵,研究人員十分關注對工業(yè)大數據的搜集和特征分析,從而為生產制造過程提供戰(zhàn)略支持。例如鋼鐵企業(yè)為了更高效的利用副產煤氣,生產現場的調度人員大多結合基于歷史數據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數據,采用基于數據的時間序列預測分析方法對流程工業(yè)數據進行預測,從而制定能源平衡調整方案保證工業(yè)生產過程平穩(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)數據的預測問題,本文提出一種基于共享儲備池模塊化的神經網絡預測模型。該方法首先按照神經網絡的狀態(tài)空間分割的原則,采用K均值聚類方法將樣本數據分為若干類,再對數據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、網絡,通過對神經網絡進行模塊化處理能夠將問題求解空間分層,相比單一神經網絡具有更好的泛化性能。在網絡訓練過程中,將其化簡為多個小網絡進行并行訓練,從而加速模型計算過程。同時,引入大規(guī)模數據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標準數據集和國內某鋼鐵廠實際生產數據進行實驗,首先與已有的多種相關方法進行關于預測精度
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