一种基于人工智能的生产能耗值预测方法及系统技术方案

本申请公开了一种基于人工智能的生产能耗值预测方法及系统，涉及能耗预测技术领域，采集实时数据并预处理；构建特征向量；获取候选特征参数；计算候选特征参数与能耗值之间的相关性系数；构建第一预定阈值，判断相关性系数的绝对值是否大于等于第一预定阈值，若是，将候选特征参数定义为相关特征参数；若否，将候选特征参数定义为非相关特征参数，对非相关特征参数计算互信息值；构建第二预定阈值，判断互信息值是否大于等于第二预定阈值，若是，将非相关特征参数定义为相关特征参数；根据相关特征参数，构建特征向量，预测生产过程中的能耗值。模型能够更清晰地捕捉到与能耗相关的真实信号，关键特征的聚焦使得模型在预测时更加专注，提高了预测精度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及能耗预测，尤其涉及一种基于人工智能的生产能耗值预测方法及系统。

技术介绍

1、在现代工业生产和能源管理领域，准确地预测生产过程中的能耗对于提高能源利用效率、降低成本以及减少环境污染具有重要意义。传统的能耗预测方法主要依赖于统计分析、经验公式或者简单的数学模型。然而，随着工业自动化水平的提高以及物联网技术的发展，传统方法往往仅考虑了少量的静态参数，由于未能充分考虑到生产过程中存在的复杂非线性关系以及各种动态变化因素，传统的能耗预测模型往往只能给出一个大致的趋势预测，而无法达到较高的精确度。这对于那些对能耗控制要求严格的行业来说是远远不够的。例如，在精细化工行业中，即使是微小的能耗波动也可能导致产品质量的显著差异。因此，缺乏对这些细微变化的捕捉和建模能力，使得传统方法难以满足现代工业对能耗预测精度的需求。

技术实现思路

1、本申请的目的是提供一种基于人工智能的生产能耗值预测方法及系统，去除与能耗无关以及相关性较低的特征参数，筛选出的关键特征减少了输入数据中的噪声成分，使得模型能够更清晰地捕捉到与能耗相关本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于人工智能的生产能耗值预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的生产能耗值预测方法，其特征在于：相关性系数的计算，包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的生产能耗值预测方法，其特征在于：为互信息值构建第二预定阈值，具体包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的生产能耗值预测方法，其特征在于：根据第一预定阈值对第二阈值进行修正，得到修正第二阈值，具体包括：

5.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的生产能耗值预测方法，其特征在于：对修正第二阈值进行优化，得到预定第二阈值，包括：...

【技术特征摘要】

1.一种基于人工智能的生产能耗值预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的生产能耗值预测方法，其特征在于：相关性系数的计算，包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的生产能耗值预测方法，其特征在于：为互信息值构建第二预定阈值，具体包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的生产能耗值预测方法，其特征在于：根据第一预定阈值对第二阈值进行修正，得到修正第二阈值，具体包括：

5.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的生产能耗值预测方法，其特征在于：...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡珺，沈伟，
申请(专利权)人：天津行至简科技有限公司，
类型：发明
国别省市：