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题名基于Hadoop分布式支持向量机球磨机大数据建模
被引量：9
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作者
高学伟
付忠广
孙力
张刚
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机构
沈阳工程学院仿真中心
华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室
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出处
《河北大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2017年第3期309-315,共7页
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基金
沈阳工程学院科技基金资助项目(LGQN-1051)
辽宁省教育厅创新团队项目(LT2015018)
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文摘
大数据时代环境下,火电厂大量数据被存储到数据库中而不能被充分利用,由于双进双出钢球磨煤机系统的复杂性,很难建立其准确的机理数学模型,为此提出一种基于大数据挖掘的建模方法.首先分析影响磨煤机料位的因素,提取现场海量的实际运行数据,在Hadoop平台下利用K-Means聚类算法删除离群点,利用主成分分析法(PCA)降维完成属性约简,然后在MapReduce架构上采用分布式支持向量机(D_SVM)建立模型,实现计算并行化.结果表明,采取该方法提高了建模效率,所建立的模型具有很高的精确度,且具有很好的泛化能力,该模型可以用于表征实际料位的特性.
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关键词
双进双出磨煤机
HADOOP平台
分布式支持向量机
K-MEANS聚类
主成分分析
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Keywords
double inlet and double outlet mill
Hadoop platform
D_SVM
K-Means elustering
principal component analysis
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名铝电解过程电流效率智能集成预测模型
被引量：3
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作者
孔磊
王卓
王紫千
刘钊
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机构
中国科学院沈阳自动化研究所
中国科学院网络化控制系统重点实验室
中国科学院大学
贵阳铝镁设计研究院有限公司
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2015年第4期619-624,共6页
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基金
国家863项目(2013AA040705)
中国科学院重点部署项目(KGZD-EW-302)
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文摘
针对铝电解过程电流效率预测问题,建立了一种电流效率智能集成预测模型。首先,基于铝电解过程及其数据的特点,以及模糊c-均值聚类和非监督聚类方法的不足,提出一种模糊c-均值监督聚类改进算法对其聚类,并在此基础上建立了监督式分布支持向量机智能预测模型。其次,基于铝电解反应原理,建立了电流效率机理预测模型。最后,对两种模型进行加权集成,得到电流效率智能集成模型,并利用现场生产数据进行仿真验证,结果表明其预测精度较高,可用于铝电解电流效率实际生产预报。
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关键词
电流效率
模糊c-均值监督聚类
分布式支持向量机
机理模型
智能集成模型
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Keywords
Current efficiency
fuzzy c-means supervised clustering
distributed support vector machine
mechanism model
intelligent integrated model
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分类号
TP29
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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