一种基于缺失数据的煤气发生量预测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于缺失数据的煤气发生量预测方法，涉及数据编码系统。本发明专利技术包括以下步骤：步骤一、采集钢铁企业制造部门的生产信息和能源管理部门的煤气信息；步骤二、对采集到的数据进行去噪，并对数据进行归一化处理：步骤三、对缺失数据进行填补；步骤四、利用现有的历史数据构造特征空间：步骤五、使用可加自回归模型对现有的数据进行预测：步骤六：进入预测阶段。本发明专利技术充分考虑了现在和未来数据的信息，提高了数据使用效率，即使在少量缺失数据下也能得到可靠的煤气发生量预测。失数据下也能得到可靠的煤气发生量预测。失数据下也能得到可靠的煤气发生量预测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于缺失数据的煤气发生量预测方法


[0001]本专利技术涉及一种基于缺失数据的煤气发生量预测方法，，涉及数据编码系统。

技术介绍

[0002]高炉煤气的发生是一个复杂动态系统，需要用实验建模的方式对高炉煤气系统进行分析，如果采用基于机理的建模方式很难对系统的状态进行有效估计，目前很多钢厂的煤气发生量仅仅是根据调度工人的经验，煤气如果发生量比较平稳，波动性小，该方法对煤气的平衡影响不大，但是当高炉不稳定时，煤气的产生量会发生较大波动，此时靠调度人员的经验远远不足，由于传感采集、数据的传输等问题，采集煤气的数据过程中经常会遇到缺失数据，因此在煤气波动性较大、缺失数据下如何准确的估计煤气的发生量为煤气的平衡服务，仅仅依靠过去的经验是不够的，但是过去煤气发生量的数据又包含了大量的信息，因此如何从过去信息中挖掘出规律，为煤气的预测服务就非常重要。本专利技术旨在解决在缺失数据下、波动性较大的情况下，因人工经验不足，操作不规范，造成的煤气发生量预测与实际偏差较大的问题，轻则影响钢厂的经济效益，重则有可能引起安全事故。
[0003]现有的预测方法主本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于缺失数据的煤气发生量预测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、采集钢铁企业制造部门的生产信息和能源管理部门的煤气信息，所述生产信息包括各工序和生产线的生产量、生产周期内的设备检修记录，所述煤气信息包括能源介质的消耗、回收和放散数据；步骤二、对采集到的数据进行去噪，并对数据进行归一化处理：具体步骤为：把数据由小至大排列，处于数据1/4及3/4的数据，称为数据的1/4分位数与3/4分位数，分别记为q
0.25
与q
0.75
，int＝q
0.75
‑
q
0.25
；如果数据不属于区间[q
0.25
‑
1.5int,q
0.75
+1.5int]，识别为异常数据点，把所述异常数据点从数据中剔除；对数据进行归一化：x
i
代表表1中的每一列中的一个数据，x
min
代表对应列数据变化的最小值，x
max
代表对应列数据变化的最大值；步骤三、对缺失数据进行填补，从而使收集到的煤气数据更加完整，使用BP神经网络由历史数据对现有的缺失数据进行预测，使用BP神经网络由未来数据对现有的缺失数据进行预测，使用双向核光滑的方法对两组数平滑，生成缺失数据的填补；步骤四、利用现有的历史数据构造特征空间：第i组数据的输入变量为：第i组比变量的输出为y
i
；步骤五、使用可加自回归模型对现有的数据进行预测：所述自回归模型如下：其中f
m
(
·
)为未知函数m＝1,...,d，β
ti
‑
s
，t＝1,...,d，s＝1,...,k
t
与α，α
l
，l＝1,...,k为未知参数；步骤六：进入预测阶段，输入要预测的工序或产线未来计划期内的计划产量和影响因素的值，运行运用...

【专利技术属性】
技术研发人员：王自龙，闫磊，成太祥，嵇金龙，狄春涛，吴先吉，
申请(专利权)人：上海梅山钢铁股份有限公司，
类型：发明
国别省市：