摘要
本发明涉及工业锅炉技术领域,提供一种基于自适应锅炉热能的预测方法。包括数据收集与预处理、模型选择与训练、自适应调整、预测与评估阶段。数据收集涵盖多类参数、环境数据及历史数据并修正异常值;模型选择与训练采用多模型融合策略构建混合模型;自适应调整通过实时数据监测与工况识别,利用多种算法动态调整模型参数与结构;预测与评估阶段结合工况优化模型融合预测,计算综合性能评估指标,进行结果可视化与分析。本发明提高了预测准确性与稳定性,有助于优化能源管理、降低成本、保障生产安全。
技术关键词
工况
多模型融合策略
热能
实时数据监测
阶段
神经网络结构
参数
创建可视化界面
燃料
指标
神经网络模型
锅炉运行数据
锅炉控制系统
工业锅炉技术
隐马尔可夫模型
数据记录系统
数据分布特征
滑动窗口技术
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蒙特卡洛模拟技术
搜索算法
神经网络结构
动态规划技术
人工智能算法
工作站
资源分配
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风险评估方法
工况特征
结晶
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径向基神经网络