基于工艺的自适应数据质量多模型择优预测

摘要：

针对钢铁企业实际生产过程中,采用单一预测模型进行预测难以把握大规模启停设备用电规律,预测精度较低等问题,根据生产-检修阶段的实际工艺情况,将生产,检修问题采用随机近似贪婪搜索RAGS对复杂特征进行特征选择,建立了一个自适应数据质量的多模型择优预测框架进行建模;将其应用于宝钢电网.仿真结果表明,提出多模型择优预测框架可以准确预测钢铁企业电力日负荷,为实现电力系统能源调度提供决策依据.

关键词：特征选择、随机近似贪婪搜、非负最小二乘法(nuclear norm regularized linear liast、NNLS)、最小二乘支持的重机(LS-SVM)、紧急服务号码(emergencg service number、ESN)、多模型择优

所属期刊栏目：14

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家863高技术基金项目2013AA04070

在线出版日期：2014-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：74-79