Abstract:
本文介绍了在工业物联网的背景下,以聚羧酸减水剂生产线控制应用为基础的智能温度预测算法.通过针对物联网中传感器采集到的数据进行挖,预测出下一时刻温度的变化,为其自动控制提供基础,避免人工操作,以减少人工操作中因误操作或经验不足所产生的的错误,达到提高生产效率及产品质量的作用.温度预测使用了机器学习或者数学建模的方法,通过对原有数据的分析建模,可以预测出反应釜未来的温度变化.温度预测首先需要对数据进行准备,完成数据的清洗、数据的离散化、数据的归一化以满足数据挖掘的需要,其次通过关联关系挖掘,对数据中隐含的规则进行提取和规则缩减,最后根绝多元回归模型对预测结果进行误差修正,提高预测的准确度,达到准确预测的效果.
Keyword:
Reprint Author's Address:
Email:
Source :
Year: 2016
Page: 394-399
Language: Chinese
Cited Count:
WoS CC Cited Count: 0
SCOPUS Cited Count:
ESI Highly Cited Papers on the List: 0 Unfold All
WanFang Cited Count: -1
Chinese Cited Count:
30 Days PV: 0
Affiliated Colleges: