摘要
本发明涉及能耗预测技术领域,特别涉及一种莱赛尔纤维制胶工艺过程的能耗预测方法及应用;收集历史原始数据进行处理,得到历史数据;根据工艺单计算工艺相似度,得到历史排序数据;挑选出参照组序列,计算各个参照组序列的工艺相似度和工艺相似度的阈值区间,再计算得到参照组序列的能耗预测值序列;将能耗预测值序列与历史的能耗数据比较,记录绝对误差和;增大工艺相似度的阈值区间百分比,得到在绝对误差和最小时对应的工艺相似度的阈值区间百分比;将历史筛选排序数据作为神经网络的训练集训练得到能耗预测模型;将工艺参数数据以及中间参数数据输入到能耗预测模型得到能耗预测值;本发明控制训练集规模,提高了模型预测的可信度和准确性。
技术关键词
能耗预测方法
制胶工艺
莱赛尔纤维
能耗预测模型
参数
数据
BP神经网络算法
真空系统
序列
蒸发冷凝器
水换热器
胶液输送泵
真空泵
训练集
冷凝水系统
神经网络模型
蒸发系统
密封系统