【摘 要】
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本文以钢铁企业生产与能源系统作为研究背景,设计一种数据驱动的子空间方法（data-driven subspace,DDS）预测各生产工序的能源消耗.针对钢铁生产中能源消耗和回收的特点进行了分
【机 构】
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东北大学物流优化与控制研究所,东北大学辽宁省制造系统与物流优化重点实验室,东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目（71032004）, 教育部基本科研业务费资助项目（N100304012,N090104002,N100704002）, 国家“111”资助项目（B08015）
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本文以钢铁企业生产与能源系统作为研究背景,设计一种数据驱动的子空间方法（data-driven subspace,DDS）预测各生产工序的能源消耗.针对钢铁生产中能源消耗和回收的特点进行了分析,以提取子空间方法的建模因素;为了设计有效的求解方法,对实际生产和数据的特征进行了分析.为了提高预测准确率,文中引入了反馈因子和遗忘因子来改进子空间方法,因子的取值采用粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）来优化.对实际生产数据的测试验证了本文所提出的方法的有效性,该结果能够为钢
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