【摘 要】
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电阻炉温度变化存在非线性、大延迟的特点,建立精确的能耗数学模型比较困难。为解决理论建模复杂且不具备实时性的问题,提出了一种基于数据驱动的电阻炉多参数能耗预测方法。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51975075),重庆市技术创新与应用发展专项资助项目(cstc2020jscx-msxmX0221)
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电阻炉温度变化存在非线性、大延迟的特点,建立精确的能耗数学模型比较困难。为解决理论建模复杂且不具备实时性的问题,提出了一种基于数据驱动的电阻炉多参数能耗预测方法。首先,通过分析电阻炉工作阶段的能耗特性,建立了电阻炉理论能耗预测模型;然后,利用粒子群优化算法对支持向量回归的超参数进行寻优,建立了基于支持向量回归的多参数能耗预测模型;最后,对比了支持向量回归、高斯过程回归、自适应模糊神经推理系统模型在单参数及多参数条件下的能耗预测结果。实验结果表明,基于粒子群优化下的支持向量回归多参数能耗预测方法具有更好的预
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