【摘 要】
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为了提高水泥生产过程的能耗建模和预测的精度,提出了一种基于神经网络与马尔科夫修正的水泥生产集成能耗预测模型:在数据预处理阶段,为了减小处理数据的规模,采用平均影响值
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016YFB0601501)
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为了提高水泥生产过程的能耗建模和预测的精度,提出了一种基于神经网络与马尔科夫修正的水泥生产集成能耗预测模型:在数据预处理阶段,为了减小处理数据的规模,采用平均影响值法进行数据降维,筛选敏感变量,从12个变量中选出对能耗输出影响较大的6个,构建一个6输入单输出的神经网络,使能耗建模阶段选用的神经网络模型结构更为简单,可以有效减少训练神经网络所需的时间。在能耗建模阶段,为了建立性能更佳的能耗模型,在以神经网络作为能耗建模元学习器的基础上采用集成学习思想,组合数个元学习器成一个性能更佳的强学习器,即将多个神经网
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