本文關鍵詞：基于GA-BP網絡的銅管生產過程能耗預測模型研究及應用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：銅管生產過程能源是按需供給,若能源供給不足或供給過剩,會造成生產中斷和能源浪費,影響企業(yè)的經濟效益,準確掌握能源需求,保障能源供需平衡是銅管生產企業(yè)急需解決的問題。此外,銅管生產過程中存在能耗異常,且難以發(fā)現,往往造成能源浪費。而解決上述問題的根本是實現對能耗的精準預測,尤其在加工過程中,針對影響能耗的復雜加工參數,準確預測出相應能耗,通過與實際能耗進行對比分析,可以有效檢測出能耗是否存在異常。因此,針對能源需求進行預測和能耗異常事件進行檢測兩個問題的特點,通過數據處理和預測建模,提出一種基于GA-BP網絡的能耗預測模型,保障能源供需平衡、減少能源浪費、提高能源使用效率。本文的研究內容具體如下：1.根據銅管生產工藝流程,系統(tǒng)分析了生產過程能耗結構、能耗分布及各工序耗能種類,揭示了熔鑄、銑軋拉、盤拉等工序的能耗影響因素,形成了銅管生產工序能耗影響因素集。2.針對能源需求預測問題,提出一種基于GA-BP神經網絡的能源需求預測模型。將能耗歷史序列數據和能耗影響因素數據組合輸入,使預測輸出包含能耗歷史序列數據的時序信息、能耗影響因素信息以及能耗信息,并運用遺傳算法優(yōu)化BP神經網絡模型,通過該優(yōu)化模型提高預測精度(平均相對誤差為1.53%)。3.針對能耗異常檢測問題,提出一種基于GA-BP神經網絡的能耗異常檢測模型。對能耗影響因素進行關聯度分析,將關聯度較大的因素作為能耗主要影響因素,并采用主成分分析法對原始數據進行降維處理,同時根據預測誤差結合多元線性回歸設置置信區(qū)間的方法將能耗預測值擴展成一個區(qū)間,實現異常檢測。綜合以上研究,建立能源需求預測和能耗異常檢測模型庫,并采用Java語言開發(fā)了能源需求預測和能耗異常檢測模塊,通過將該模塊集成到能源管理系統(tǒng),在企業(yè)中進行應用驗證。
【關鍵詞】：能耗預測 異常檢測 GA-BP網絡 時序數據 關聯度分析
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TG146.11;TP183
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-13
• 第一章 緒論13-20
• 1.1 課題研究及意義13-14
• 1.1.1 課題背景13-14
• 1.1.2 課題研究意義14
• 1.2 國內外研究動態(tài)14-17
• 1.2.1 能源需求預測研究動態(tài)14-16
• 1.2.2 能耗異常檢測研究動態(tài)16-17
• 1.3 本文的研究思路、內容和框架17-19
• 1.4 本章小結19-20
• 第二章 銅管生產過程及能耗特性分析20-27
• 2.1 銅管生產過程分析20-23
• 2.1.1 工藝流程分析20-21
• 2.1.2 能源消耗分析21-23
• 2.2 銅管生產工序的能耗影響因素分析23-26
• 2.3 本章小結26-27
• 第三章 基于GA-BP網絡的銅管生產過程能源需求預測模型研究27-46
• 3.1 概述27
• 3.2 遺傳算法優(yōu)化BP神經網絡的實現27-33
• 3.2.1 BP神經網絡結構27-28
• 3.2.2 BP神經網絡的學習算法28-30
• 3.2.3 遺傳算法優(yōu)化BP神經網絡的實現30-33
• 3.3 基于GA-BP網絡的能源需求預測模型框圖33-35
• 3.4 模型的輸入輸出35-37
• 3.5 仿真實驗與性能對比37-45
• 3.5.1 BP神經網絡結構的確定37-39
• 3.5.2 GA-BP能源需求預測模型的訓練39-40
• 3.5.3 仿真結果40-42
• 3.5.4 性能對比42-45
• 3.6 本章小結45-46
• 第四章 基于GA-BP網絡的銅管生產過程能耗異常檢測模型研究46-61
• 4.1 概述46
• 4.2 基于GA-BP網絡的能耗異常檢測模型框圖46-47
• 4.3 熔鑄工序能耗影響因素關聯度分析47-51
• 4.4 能耗數據的主成分分析預處理51-54
• 4.5 能耗異常檢測模型的區(qū)間估計54-56
• 4.6 仿真結果與性能對比56-60
• 4.6.1 仿真結果56-58
• 4.6.2 性能對比58-60
• 4.7 本章小結60-61
• 第五章 銅管生產能耗預測與異常檢測模塊實現61-71
• 5.1 概述61
• 5.2 能源管理系統(tǒng)結構與功能模塊61-64
• 5.2.1 系統(tǒng)結構61-63
• 5.2.2 功能模塊63-64
• 5.3 銅管生產能耗預測與異常檢測模塊實現64-68
• 5.3.1 模型庫構建64-65
• 5.3.2 Matlab自動化服務器函數庫的導入65
• 5.3.3 能源需求預測子模塊65-66
• 5.3.4 能耗異常檢測子模塊66-68
• 5.4 系統(tǒng)典型運行界面圖68-70
• 5.5 本章小結70-71
• 結論與展望71-73
• 工作總結71
• 工作展望71-73
• 參考文獻73-77
• 攻讀學位期間發(fā)表的論文77-79
• 致謝79

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本文編號：380649