【摘 要】
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随着传感器网络等技术在工业领域的不断拓展,工业物联网技术得到了长足发展。工业物联网及基于工业物联网的数据分析与预测是工业智能系统的基础。文中关注在工业互联网环境下,工业智能系统在训练阶段利用有监督的机器学习方法,将工艺参数以及环境参数作为输入,将生产过程关注的关键性能指标作为输出,从而对生产线复杂系统进行建模;在生产阶段利用训练阶段的系统模型及当前输入对关键性能指标进行预测。分别利用多元线性回归和
【机 构】
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国网甘肃省电力公司,国网甘肃省电力公司信息通信公司,哈尔滨工业大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671184)
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随着传感器网络等技术在工业领域的不断拓展,工业物联网技术得到了长足发展。工业物联网及基于工业物联网的数据分析与预测是工业智能系统的基础。文中关注在工业互联网环境下,工业智能系统在训练阶段利用有监督的机器学习方法,将工艺参数以及环境参数作为输入,将生产过程关注的关键性能指标作为输出,从而对生产线复杂系统进行建模;在生产阶段利用训练阶段的系统模型及当前输入对关键性能指标进行预测。分别利用多元线性回归和非线性BP神经网络方法建模,并利用当前输入对输出结果进行预测,从而对关键性能指标进行预警及预处理操作。同
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