改进型决策树在加热炉热效率评估中的应用研究

在石化企业加热炉设备的长期运转和热效率评估过程中,针对属性数量众多且多为连续型属性这一特点,利用传统规则库的调炉决策很难对加热炉进行有效的能效评估。因此,提出了一种基于C4.5算法的改进型分类算法,弥补C4.5算法没有考虑问题无关属性和冗余属性对分类结果的影响。在经典的C4.5算法基础上引入模拟退火算法对分类属性进行优化组合,使得分类算法在分类时间和准确率上都有改进和提升。同时,在已有的炉况在线监测系统上加以改进,将决策树算法运用到该系统中,用于石化加热炉热效率的评估,为管理人员提供炉况调整解决方案。