摘要
本发明涉及工业大数据处理技术领域,基于工业大数据的工业算法模型调度方法及系统。获取工厂传感器采集的原始工业数据,并对数据进行预处理;针对设备故障预测、生产调度和能源消耗等不同类型的工业问题,构建支持向量机、遗传算法和线性回归等对应的算法模型;建立工业问题处理模型调度机制,根据工业数据触发相应的算法模型,并将数据输入模型进行计算,输出对应的优化结果。本发明通过融合多源工业数据,构建针对性工业算法模型,并实现模型的自适应调度,可有效提高工业数据利用效率,优化工业生产过程,具有良好的适用性和推广价值。
技术关键词
工业大数据
预测设备故障
算法模型
多元线性回归模型
遗传算法
工业设备数据
设备故障预测
历史故障数据
时间段
工业设备故障
数据输出模块
机制
传感器
生成特征向量
数据缺失值
系统为您推荐了相关专利信息
数据
人工神经网络模型
梯度提升模型
管道
计算机程序指令
趋势分析方法
Stacking集成学习
融合特征
遗传算法优化
大数据
智能优化调度方法
能源管理系统
分布式物联网设备
协同优化算法
能源系统
鲁棒优化模型
训练集数据
变量
粒子群算法优化
BP神经网络