基于LSSVM的啤酒企业能耗预测方法研究

摘要：

为了提高生产效率与能源利用率,提出了采用最小二乘支持向量机(Least squares support?vector machines LSSVM)算法对啤酒厂煮沸车间蒸汽量的消耗预测.根据历史数据样本,采用RBF核函数作为LSSVM的核函数,交叉验证结合网格搜索来优化参数,用所建立决策函数作为预测模型.实验结果表明,数据样本的预测集和测试集的均方差均达到0.006,拟合相关参数达到99％以上,LSSVM方法能够快速准确的预测该车间在生产旺季的蒸汽消耗,为企业节能控制方案的制定提供了理论依据.

关键词： 啤酒制造 能耗预测 交叉验证 网格搜索 最小二乘支持向量机

作者: 胡冬梅 牛国成 白晶 张凤晶

作者单位: 北华大学 电气信息工程学院,吉林 吉林 132021 空军航空大学特种专业系,吉林 长春 130022

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二十届全国自动化应用技术学术交流会

会议地点: 包头

会议语种:中文

页码: 341-343

在线出版日期: 2015-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）