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题名基于时间集分割的蒸汽流量预测模型
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作者
王梦柯
何利力
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机构
浙江理工大学信息学院
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出处
《软件导刊》
2020年第5期88-93,共6页
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文摘
由于制造业生产数据具有较强时段性,相关工艺蒸汽流量预测方法精确度不高,无法有效节能降耗。针对该问题,提出基于时间集分割的蒸汽流量预测模型。基于工艺生产情况及原始数据的时段性,将日生产工艺流量时间集划分为工单稳定生产时段、工单启动后/结束前时段、非工单时段,采用逐点回归模型预测工单稳定生产时段,利用曲线补全模型预测工单启动后/结束前时段。非工单时段无生产,因此无需进行预测。综合逐点回归—曲线补全预测结果,得出日工艺用蒸汽流量。实例研究表明,相较于传统未分割时间集的单一预测模型,基于时间集分割的逐点回归—曲线补全组合预测方法精确度达94%以上。基于时间集分割的组合模型不仅预测精度高且较稳定,可为蒸汽生产与实时调度提供决策依据。
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关键词
时段性
时间集划分
逐点回归
曲线补全
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Keywords
time period
time set division
point-by-point regression
curve completion
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分类号
TP306
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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