摘要
生产过程关键指标的预测对于流程工业生产调度,安全生产和节能环保有着重要作用.目前,已有多种基于工业生产数据提出的生产过程指标预测方法,主要涉及特征(变量)选择,预测模型构建及其模型参数优化这三方面.本文分别针对以上三方面论述了基于数据的工业生产过程指标预测国内外研究现状,分析了各种方法的优缺点.最后,指出了流程工业生产过程指标预测方法在工业大数据及知识自动化等方面的未来研究方向和前景.
It is of great significance to predict production process indicators in process industry for production scheduling, safety production and energy saving. Currently, various data-driven approaches for predicting these indicators are proposed, including the following three aspects： feature selection, prediction model construction and model parameter optimization. This paper surveys the above three aspects and summaries the merits and demerits of these approaches.Finally, future research directions of production process prediction of key indicators in process industry are suggested with respect to industrial big data and knowledge automation.
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第6期944-954,共11页
Acta Automatica Sinica
基金
国家自然科学基金(61473056
61533005
61522304
U1560102)
国家科技支撑计划(2015BAF22B01)
中央高校基本科研基金(DUT16RC(3)031)资助~~
关键词
生产过程
特征选择
预测模型
参数优化
工业大数据
Production process
feature selection
prediction model
parameter optimization
industrial big data
