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公开(公告)号:CN108647808A
公开(公告)日:2018-10-12
申请号:CN201810322649.3
申请日:2018-04-11
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明涉及一种生产参数优化预测方法、装置、设备及存储介质,包括:获取生产流程中各个工序的监测数据;对所述监测数据预处理;利用规则关联算法在任意两个工序间构建表示两个工序间影响关系的最强关联链,并将所述最强关联链与所述监测数据波动状态结合,得到状态关联链;利用柔性神经树算法根据所述状态关联链建立预测模型,得到并输出预测结果。该方法可根据预测结果对关键工序的参数进行优化,通过优化关键工序的参数进而优化燃煤锅炉的生产流程,达到节能减排、提高经济性和生产安全性的效果。
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公开(公告)号:CN108537285A
公开(公告)日:2018-09-14
申请号:CN201810333661.4
申请日:2018-04-13
Applicant: 济南大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6221
Abstract: 本发明涉及一种面向数据流的全在线聚类方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:基于在线数据角色判断的动态数据流聚类算法进行聚类;S2:根据多速率的数据衰减机制,更新数据流对象;S3:基于邻域的密度更新聚类算法;S4:在线聚类调整。
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公开(公告)号:CN108647808B
公开(公告)日:2022-03-29
申请号:CN201810322649.3
申请日:2018-04-11
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明涉及一种生产参数优化预测方法、装置、设备及存储介质,包括:获取生产流程中各个工序的监测数据;对所述监测数据预处理;利用规则关联算法在任意两个工序间构建表示两个工序间影响关系的最强关联链,并将所述最强关联链与所述监测数据波动状态结合,得到状态关联链;利用柔性神经树算法根据所述状态关联链建立预测模型,得到并输出预测结果。该方法可根据预测结果对关键工序的参数进行优化,通过优化关键工序的参数进而优化燃煤锅炉的生产流程,达到节能减排、提高经济性和生产安全性的效果。
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