本文關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)背景下的裝備制造企業(yè)能耗預(yù)測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：信息技術(shù)在近幾年的發(fā)展當(dāng)中,不斷的滲透于經(jīng)濟、社會與生活等各個領(lǐng)域,在此過程當(dāng)中不斷創(chuàng)新,誕生了一系列的新興技術(shù),如移動互聯(lián)網(wǎng),云計算與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等。在這些創(chuàng)新技術(shù)的不斷發(fā)展與應(yīng)用之下,不同的新型應(yīng)用模式極力推動著人類信息利用的范圍與形式的發(fā)展,如虛擬服務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)與協(xié)同優(yōu)化制造等。這種基于信息與互聯(lián)網(wǎng)的生產(chǎn)創(chuàng)新發(fā)展方式,使得人類社會進入了“第三次工業(yè)革命”的發(fā)展時期。由于信息技術(shù)的不斷推陳出新與新興應(yīng)用模式的不斷呈現(xiàn),全世界的數(shù)據(jù)總量出現(xiàn)爆發(fā)式的擴張,IDC(國際數(shù)據(jù)公司)在其公布的數(shù)字宇宙研究報告當(dāng)中指出,繼2011年全球的數(shù)據(jù)總量超過1.8ZB之后,在2020年全球的數(shù)據(jù)總量預(yù)計將達到35ZB,增長速度大約每兩年翻一番,遵循新的摩爾定律。在數(shù)據(jù)量不斷增長的過程當(dāng)中,其復(fù)雜性、多樣性、實時性等復(fù)雜的特征也越來越顯著,“大數(shù)據(jù)”的時代己經(jīng)到來。本文在回顧相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上,首先,對當(dāng)前關(guān)于大數(shù)據(jù)的研究與應(yīng)用進行了詳細的闡述與分析,包括大數(shù)據(jù)的概念與內(nèi)涵、大數(shù)據(jù)的處理模式與基本處理流程以及大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)等方面;其次,結(jié)合當(dāng)前大數(shù)據(jù)的實際背景以及對CM公司的實地調(diào)研情況,進行了大數(shù)據(jù)背景下的裝備制造企業(yè)能源預(yù)測的現(xiàn)狀與可行性分析,并提出了基于全集數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析模式與技術(shù)架構(gòu)設(shè)計體系;之后,對目前裝備制造企業(yè)制造過程能源消耗狀況進行了分析,根據(jù)相關(guān)文獻研究總結(jié)了裝備制造企業(yè)制造過程的能源消耗影響因素,作為之后全要素的能耗預(yù)測模型輸入變量的類型,并通過對CM公司進行實地調(diào)研,獲得相應(yīng)的因素的原始數(shù)據(jù);最后,基于支持向量機方法構(gòu)建裝備制造企業(yè)能耗預(yù)測模型,采用改進的三步搜索法作為支持向量機的參數(shù)尋優(yōu)方法,針對裝備制造企業(yè),對其生產(chǎn)過程的能耗進行了回歸預(yù)測,之后對不同的預(yù)測方法與參數(shù)尋優(yōu)方法進行了橫向?qū)Ρ?結(jié)果表明支持向量機回歸預(yù)測方法預(yù)測效果最優(yōu),改進的三步搜索方法對其參數(shù)搜索的效果最好。
【關(guān)鍵詞】：大數(shù)據(jù) 裝備制造企業(yè) 能耗預(yù)測 支持向量機 三步搜索法
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F426.4;F273
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究內(nèi)容與研究意義11-12
• 1.2.1 研究內(nèi)容11
• 1.2.2 研究意義11-12
• 1.3 研究方法與論文結(jié)構(gòu)12-15
• 1.3.1 研究方法與技術(shù)路線12-13
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)安排13-15
• 第二章 理論基礎(chǔ)及研究綜述15-23
• 2.1 裝備制造企業(yè)產(chǎn)品制造過程能源消耗狀況與特性15-19
• 2.1.1 裝備制造企業(yè)概論15
• 2.1.2 裝備制造企業(yè)的能源消耗狀況15-16
• 2.1.3 裝備制造企業(yè)的能源消耗特點16-17
• 2.1.4 裝備制造業(yè)企業(yè)節(jié)能策略分析17-19
• 2.2 能耗預(yù)測的相關(guān)理論與研究19-22
• 2.2.1 能耗預(yù)測的理論與方法19-21
• 2.2.2 能耗預(yù)測的相關(guān)研究21-22
• 2.3 本章小結(jié)22-23
• 第三章 大數(shù)據(jù)及相關(guān)處理技術(shù)23-41
• 3.1 大數(shù)據(jù)的概念與內(nèi)涵23-28
• 3.1.1 大數(shù)據(jù)的概念23-25
• 3.1.2 裝備制造企業(yè)與大數(shù)據(jù)25-28
• 3.2 大數(shù)據(jù)處理框架28-31
• 3.2.1 大數(shù)據(jù)處理模式28-29
• 3.2.1.1 流處理28
• 3.2.1.2 批處理28-29
• 3.2.2 大數(shù)據(jù)處理的基本流程29-31
• 3.2.2.1 數(shù)據(jù)采集29-30
• 3.2.2.2 數(shù)據(jù)處理與集成30
• 3.2.2.3 數(shù)據(jù)分析30-31
• 3.2.2.4 數(shù)據(jù)解釋31
• 3.3 大數(shù)據(jù)核心技術(shù)31-40
• 3.3.1 云計算和MAPREDUCE31-32
• 3.3.2 分布式文件系統(tǒng)32-33
• 3.3.3 分布式并行數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)33-36
• 3.3.4 大數(shù)據(jù)可視化36-37
• 3.3.5 大數(shù)據(jù)處理工具37-40
• 3.4 本章小結(jié)40-41
• 第四章 大數(shù)據(jù)背景下的能耗預(yù)測架構(gòu)設(shè)計41-53
• 4.1 現(xiàn)代裝備制造企業(yè)的大數(shù)據(jù)背景分析41-53
• 4.1.1 現(xiàn)代裝備制造企業(yè)生產(chǎn)過程的大數(shù)據(jù)環(huán)境41-43
• 4.1.2 現(xiàn)代裝備制造企業(yè)生產(chǎn)過程的大數(shù)據(jù)分析架構(gòu)43-50
• 4.1.3 現(xiàn)代裝備制造企業(yè)生產(chǎn)過程的能源大數(shù)據(jù)流50-53
• 第五章 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的裝備制造能源消耗影響因素分析53-72
• 5.1 裝備制造企業(yè)能源消耗影響因素分析53-56
• 5.2 能源消耗影響因素的數(shù)據(jù)獲取56-67
• 5.2.1 能源影響因素的計算方式56-57
• 5.2.2 計算數(shù)據(jù)的獲取57-67
• 5.3 能源消耗影響因素的數(shù)據(jù)分析67-71
• 5.3.1 電力消耗影響因素的數(shù)據(jù)挖掘67-69
• 5.3.2 天然氣消耗影響因素的數(shù)據(jù)挖掘69-71
• 5.4 本章小結(jié)71-72
• 第六章 基于支持向量機理論的能源消耗預(yù)測模型72-88
• 6.1 支持向量機的基本理論72-76
• 6.1.1 基本概念72
• 6.1.2 支持向量機回歸算法72-74
• 6.1.3 核函數(shù)74-75
• 6.1.4 損失函數(shù)75-76
• 6.2 基于支持向量機的能耗預(yù)測模型架構(gòu)76-78
• 6.2.1 模型架構(gòu)76-77
• 6.2.2 模型輸入輸出77-78
• 6.3 基于支持向量機的裝備制造企業(yè)能耗預(yù)測78-87
• 6.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理78-81
• 6.3.2 模型參數(shù)選擇算法81-82
• 6.3.3 仿真實驗82-84
• 6.3.4 性能對比84-87
• 6.4 本章小結(jié)87-88
• 第七章 總結(jié)與展望88-90
• 7.1 論文總結(jié)88
• 7.2 研究局限與展望88-90
• 7.2.1 研究局限88-89
• 7.2.2 研究展望89-90
• 參考文獻90-95
• 攻讀碩士學(xué)位期間所取得的相關(guān)科研成果95-96
• 致謝96

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  本文關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)背景下的裝備制造企業(yè)能耗預(yù)測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：265791