基于模式識(shí)別和數(shù)據(jù)挖掘的鋁工業(yè)生產(chǎn)節(jié)能降耗研究

【摘要】：流程工業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支柱,并廣泛存在于冶金、制藥、化工等行業(yè),地位舉足輕重。用先進(jìn)的制造、控制和管理技術(shù)對流程工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)進(jìn)行改造,保持關(guān)系國計(jì)民生的重點(diǎn)工業(yè)領(lǐng)域的又好又快發(fā)展,對于保障國家安全、維護(hù)國家利益和增強(qiáng)國家經(jīng)濟(jì)競爭力都非常關(guān)鍵。隨著全球經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展,能源供應(yīng)和需求之間的矛盾已日漸突出,節(jié)約能源已成為全人類的主題,是每個(gè)國家發(fā)展經(jīng)濟(jì)的一項(xiàng)長遠(yuǎn)的戰(zhàn)略方針。特別是在能耗巨大的冶金工業(yè)中,研究在生產(chǎn)中如何降低能耗具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。這不僅能夠降低企業(yè)的生產(chǎn)成本,增強(qiáng)企業(yè)的競爭能力和對市場的適應(yīng)能力,而且對緩解我國能源緊張的局面,解決可持續(xù)發(fā)展的瓶頸問題,促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展具有重大的戰(zhàn)略意義[1]。 以鋁工業(yè)生產(chǎn)為例,如果在鋁工業(yè)生產(chǎn)過程中,對其耗能過程運(yùn)用模式識(shí)別的方法進(jìn)行研究,以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘,從而找出其中隱含的規(guī)律,得出影響能耗的主要因素,在生產(chǎn)過程中避開這些因素,找到一條節(jié)能降耗的生產(chǎn)路線,這樣科學(xué)的安排生產(chǎn),將能夠節(jié)約大量的能源?？梢詭椭髽I(yè)提高敏捷化程度,降低物料和能耗,提高在全球經(jīng)濟(jì)下的市場競爭力和企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。 本文以國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目《面向節(jié)能降耗的有色冶金過程控制若干理論和方法研究》(項(xiàng)目編號(hào):60634020)的一個(gè)子項(xiàng)目——《流程工業(yè)過程的模式識(shí)別能耗尋優(yōu)與優(yōu)化調(diào)度方法研究》作為背景開展研究,針對鋁工業(yè)生產(chǎn)過程中的節(jié)能降耗問題,主要做了以下工作: 1、對鋁工業(yè)生產(chǎn)的全過程進(jìn)行了調(diào)研,在閱讀大量文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,對鋁工業(yè)生產(chǎn)過程中的能耗情況進(jìn)行了綜述,并對其生產(chǎn)噸鋁的能耗進(jìn)行了分析提煉,對鋁工業(yè)生產(chǎn)中的能耗進(jìn)行了建模。由于得不到實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù),為了方便仿真研究,針對生產(chǎn)噸鋁的能耗狀況采用Matlab仿真,生成了1000組能耗數(shù)據(jù)。 2、針對生產(chǎn)噸鋁的節(jié)能降耗問題,基于數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的原理,提出了基于相關(guān)性分析的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。通過仿真找到了影響能耗的主要因素,挖掘出了其中隱含的規(guī)律,說明算法在解決鋁工業(yè)生產(chǎn)的節(jié)能降耗問題上具有可行性和有效性。 3、根據(jù)對鋁工業(yè)生產(chǎn)的能耗問題的建模,運(yùn)用C++編程實(shí)現(xiàn)了將K-平均算法用于解決鋁工業(yè)生產(chǎn)的節(jié)能降耗問題,首次嘗試將類似的模式識(shí)別算法用在鋁工業(yè)生產(chǎn)的能耗優(yōu)化問題上,通過仿真,找到了一個(gè)解決問題的方案。說明算法是可行的,表明這種嘗試是成功的。 4、針對鋁工業(yè)生產(chǎn)的能耗問題,研究了一種新的模式識(shí)別算法——門限法聚類分析算法。將該算法用于解決鋁工業(yè)生產(chǎn)的能耗問題,取得了較好的結(jié)果,但是該算法對于參數(shù)的選擇具有盲目性,所以對算法進(jìn)行了改進(jìn)。通過計(jì)算數(shù)據(jù)間的距離來定義參數(shù),提出了改進(jìn)型門限法聚類分析算法,能夠找到一個(gè)更好的解決方案,但是增加了計(jì)算時(shí)間。 5、將各種算法放在一起進(jìn)行了比較分析,對產(chǎn)生的各種結(jié)果進(jìn)行了對比。比較結(jié)果表明,幾種算法在解決鋁工業(yè)生產(chǎn)的節(jié)能降耗問題上都是可行的、有效的,但各有優(yōu)劣,在實(shí)際中可以視情況而定,選擇合適的算法。 最后,對全文進(jìn)行了總結(jié),并對基于模式識(shí)別和數(shù)據(jù)挖掘的鋁工業(yè)生產(chǎn)節(jié)能降耗的下一步研究重點(diǎn)進(jìn)行了展望。 【關(guān)鍵詞】：模式識(shí)別 數(shù)據(jù)挖掘 鋁工業(yè) 能耗尋優(yōu) 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 相關(guān)性分析 K-平均算法 門限法聚類分析算法 節(jié)能
【學(xué)位授予單位】：國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要9-11
• ABSTRACT11-13
• 第一章 緒論13-29
• 1.1 引言13-14
• 1.2 模式識(shí)別技術(shù)14-17
• 1.2.1 模式和模式識(shí)別的概念14
• 1.2.2 模式識(shí)別系統(tǒng)組成14-15
• 1.2.3 模式識(shí)別分類15-16
• 1.2.4 模式識(shí)別的應(yīng)用16-17
• 1.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)17-22
• 1.3.1 數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生的背景17
• 1.3.2 數(shù)據(jù)挖掘的定義和特點(diǎn)17-18
• 1.3.3 數(shù)據(jù)挖掘的常用方法18-21
• 1.3.4 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域21-22
• 1.4 聚類分析22-25
• 1.4.1 聚類分析的基本思想22
• 1.4.2 方法的有效性22-23
• 1.4.3 聚類的算法23-24
• 1.4.4 聚類算法分類24-25
• 1.5 鋁工業(yè)生產(chǎn)概況25-26
• 1.6 本文的主要工作與論文結(jié)構(gòu)26-29
• 第二章 鋁工業(yè)生產(chǎn)及其能耗概述29-42
• 2.1 引言29
• 2.2 鋁工業(yè)生產(chǎn)概述29-37
• 2.2.1 氧化鋁生產(chǎn)概述29-34
• 2.2.2 電解鋁生產(chǎn)概述34-36
• 2.2.3 鋁加工生產(chǎn)概述36-37
• 2.3 鋁工業(yè)生產(chǎn)中的能耗情況37-40
• 2.3.1 配礦階段能耗情況37
• 2.3.2 氧化鋁生產(chǎn)階段能耗情況37-38
• 2.3.3 電解鋁生產(chǎn)階段能耗情況38-39
• 2.3.4 鋁加工階段能耗情況39-40
• 2.4 本章小結(jié)40-42
• 第三章 基于相關(guān)性分析的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法及其在鋁工業(yè)生產(chǎn)節(jié)能中的應(yīng)用研究42-53
• 3.1 關(guān)聯(lián)挖掘基本概念42-44
• 3.2 基于相關(guān)性分析的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法44-46
• 3.3 本挖掘算法用于鋁工業(yè)生產(chǎn)節(jié)能的仿真研究46-52
• 3.3.1 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果46-47
• 3.3.2 結(jié)果分析47-52
• 3.4 本章小結(jié)52-53
• 第四章 K-平均算法及其在鋁工業(yè)生產(chǎn)節(jié)能中的應(yīng)用研究53-61
• 4.1 聚類分析技術(shù)53-57
• 4.1.1 模式相似性測度53-56
• 4.1.2 K-平均算法56-57
• 4.2 K-平均算法用于鋁工業(yè)生產(chǎn)節(jié)能的仿真研究57-60
• 4.2.1 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果57-59
• 4.2.2 結(jié)果分析59-60
• 4.3 本章小結(jié)60-61
• 第五章 改進(jìn)型門限法聚類分析算法及其在鋁工業(yè)生產(chǎn)節(jié)能中的應(yīng)用研究61-70
• 5.1 門限法聚類分析算法及節(jié)能仿真61-64
• 5.1.1 門限法聚類分析算法61-62
• 5.1.2 門限法聚類分析算法的節(jié)能仿真62-64
• 5.2 改進(jìn)型門限法聚類分析算法的提出與節(jié)能仿真64-67
• 5.2.1 門限法聚類分析算法的改進(jìn)64
• 5.2.2 改進(jìn)型門限法聚類分析算法的節(jié)能仿真64-67
• 5.3 門限法聚類分析算法改進(jìn)前后的比較67-68
• 5.4 本章小結(jié)68-70
• 第六章 各種算法比較70-80
• 6.1 門限法聚類分析算法與K-平均算法比較70-73
• 6.1.1 分類結(jié)果統(tǒng)計(jì)圖70-72
• 6.1.2 分類結(jié)果對比分析72-73
• 6.2 門限法聚類分析算法與基于相關(guān)性分析的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法比較73-76
• 6.3 K-平均算法與基于相關(guān)性分析的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法比較76-79
• 6.4 本章小結(jié)79-80
• 第七章 總結(jié)與展望80-83
• 7.1 總結(jié)80-81
• 7.2 展望81-83
• 致謝83-84
• 參考文獻(xiàn)84-88
• 作者在學(xué)期間取得的學(xué)術(shù)成果88

您可以在本站搜索以下學(xué)術(shù)論文文獻(xiàn)來了解更多相關(guān)內(nèi)容

淺談?lì)A(yù)焙陽極鋁電解槽降低電壓的途徑    董仕毅;劉永強(qiáng);李維波;

降低鋁電解生產(chǎn)電能消耗的途徑    田元?dú)g;陶鏵;

MES——流程工業(yè)CIMS發(fā)展的關(guān)鍵    王凌,王雄,金以慧

一種改進(jìn)的K-means算法    張玉芳,毛嘉莉,熊忠陽

過程數(shù)據(jù)挖掘及進(jìn)展    胡志坤,桂衛(wèi)華,彭小奇,宋彥坡

鋁加工廠的節(jié)能途徑    肖翠萍;

基于大型數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)采掘:研究綜述    胡侃,夏紹瑋

山東鋁業(yè)公司能耗狀況及節(jié)能途徑    韓廣禎

貴州鋁廠氧化鋁技改工程的節(jié)能措施與效果    伍進(jìn)偉

節(jié)能中長期專項(xiàng)規(guī)劃    

聚類分析中若干關(guān)鍵技術(shù)的研究    楊小兵

復(fù)雜有色金屬熔煉過程操作模式智能優(yōu)化方法研究    胡志坤

數(shù)據(jù)挖掘及其在漢語文語轉(zhuǎn)換中應(yīng)用的研究    朱廷劭

K-means聚類算法的研究    馮超

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商品管理中的應(yīng)用研究    楊真

聚類分析及其在移動(dòng)通信企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘分析中的應(yīng)用研究    尹波

基于Web使用挖掘的用戶模式識(shí)別研究    覃擁軍

面向節(jié)能的流程工業(yè)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)調(diào)度建模及算法研究    曾令李

300KA系列鋁電解槽母線配置帶電優(yōu)化改造實(shí)踐探討    劉升;李勇;李煒煜;

基于PLC和智能溫控表的塑料擠出機(jī)溫度控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)    張還;

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對產(chǎn)業(yè)集群影響力的實(shí)證分析    范進(jìn);

液位控制實(shí)驗(yàn)教學(xué)系統(tǒng)    李園;關(guān)宏偉;

數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)預(yù)處理方法與技術(shù)    于立紅;杜蕓;

基于決策樹算法的學(xué)生綜合測評系統(tǒng)的設(shè)計(jì)    干娟;

基于關(guān)聯(lián)分類方法的Web使用挖掘研究    舒堅(jiān);鄭誠;陳振;

基于數(shù)據(jù)挖掘的智能入侵檢測系統(tǒng)模型及實(shí)現(xiàn)    宋平平;

基于數(shù)據(jù)挖掘的植保預(yù)測系統(tǒng)    唐超禮;魏圓圓;

基于土地利用的空間數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)    郇正軍;趙國富;

大型鋁電解槽低溫生產(chǎn)節(jié)能技術(shù)    王有山;

基于地標(biāo)信息融合的家庭環(huán)境機(jī)器人組合導(dǎo)航    王紅霞;田國會(huì);李曉磊;卜范騫;

一種基于EDAs和聚類分析的雜合進(jìn)化算法    曹愛增;陳月婷;魏軍;李金屏;

基于模板匹配的固態(tài)流體流速檢測算法    李鑫;李力爭;

基于模糊聚類的證券價(jià)格對公共信息的反應(yīng)強(qiáng)度劃分    李潮潮;遲凱;付芳萍;車文剛;趙慶江;

基于FCM的模糊時(shí)間序列模型及人民幣匯率預(yù)測    趙慶江;遲凱;付芳萍;李潮潮;車文剛;

Incremental Clustering for Categorical Data Using Clustering Ensemble    

快速查找最優(yōu)初始聚類數(shù)K的改進(jìn)K-means算法    楊青;劉曄;張東旭;劉暢;

真空轉(zhuǎn)鼓過濾機(jī)處理拜爾法赤泥的技術(shù)研究    高建陽;

300kA鋁電解槽節(jié)能生產(chǎn)實(shí)踐    李芳?jí)K;

空間數(shù)據(jù)庫的索引技術(shù)研究    張澤寶

基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的分類方法研究    殷志偉

基于網(wǎng)格的數(shù)據(jù)流聚類方法研究    于翔

交通領(lǐng)域中的聚類分析方法研究    李桃迎

模糊語義個(gè)性化推薦系統(tǒng)在電子政務(wù)中的應(yīng)用研究    牟向偉

基于S變換的電能質(zhì)量擾動(dòng)分析    易吉良

基于知識(shí)推理和視覺機(jī)理的遙感圖像目標(biāo)識(shí)別方法研究    陳韶斌

自適應(yīng)結(jié)構(gòu)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制研究    宋清昆

基于過渡金屬的超分子光化學(xué)傳感器識(shí)別生物功能性檢測物    高杰

基于數(shù)據(jù)挖掘的通信網(wǎng)告警相關(guān)性分析研究    李彤巖

中州鋁廠多年期赤泥“泛霜”物質(zhì)分析及制備赤泥燒結(jié)磚研究    邢明飛

赤泥堿物質(zhì)分析及大宗綜合利用研究    王亮亮

基于專利分析的競爭對手分類系統(tǒng)研究    高兆梓

時(shí)間序列線性表示方法及其相似性度量算法研究    湯雪

基于模糊聚類和紋版輔助的織物疵點(diǎn)檢測算法研究    劉文昊

高壓電子鋁箔組織結(jié)構(gòu)和性能的對比研究    李媛樂

基于全矢高階譜的故障診斷方法及其應(yīng)用研究    李朋勇

基于CIELAB均勻顏色空間和聚類算法的混紡測色研究    王林吉

Ca、Sr對AS21合金組織及性能的影響    王巖

基于TDPCA與SPIHT的高光譜壓縮和降維算法研究    宋曉玥

寶鋼數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)    吳少敏,馮建生

混合流水車間調(diào)度模型及其遺傳算法    崔建雙,李鐵克,張文新

數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的技術(shù)方法    呂安民,林宗堅(jiān),李成名

淺談cookie技術(shù)    湯明偉

混沌理論及其應(yīng)用研究    唐巍,李殿璞,陳學(xué)允

基于數(shù)據(jù)挖掘模型的高壓輸電線系統(tǒng)故障診斷    廖志偉,孫雅明

一種基于可信度最優(yōu)的數(shù)量關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法    吉根林,孫志揮

多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值平衡算法    裴浩東,蘇宏業(yè),褚健

基于無監(jiān)督聚類的入侵檢測方法    羅敏,王麗娜,張煥國

基于特征加權(quán)的模糊聚類新算法    李潔;高新波;焦李成;

智能集成建模理論及其在有色冶煉過程優(yōu)化控制中的應(yīng)用研究    王雅琳

數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在新型鋁電解控制系統(tǒng)中的應(yīng)用研究    陳湘濤

鉛鋅燒結(jié)過程智能集成優(yōu)化控制技術(shù)及其應(yīng)用研究    杜玉曉

聚類分析中若干關(guān)鍵技術(shù)的研究    楊小兵

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在零售業(yè)中的應(yīng)用研究    安建華

電子商務(wù)個(gè)性化服務(wù)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)    陳思佳

圖像數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)研究綜述—概念和應(yīng)用    丁沖;范鈞;欒添;

支撐向量機(jī)及其在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用    丁勝鋒,逄玉俊

機(jī)器學(xué)習(xí)理論研究    郭亞寧;馮莎莎;

基于數(shù)據(jù)挖掘的圖像分割技術(shù)研究與應(yīng)用    黃紹川;

基于決策樹的web模式挖掘框架研究    林芳;

PSO-BP網(wǎng)絡(luò)模型在數(shù)據(jù)分類中的應(yīng)用    馮俊青;郁志宏;

基于決策樹模型的編程算法實(shí)踐研究    胡玲潔;

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘算法    李別

基于數(shù)據(jù)挖掘的入侵檢測系統(tǒng)框架    盧勇,曹陽,凌軍,李莉

淺析數(shù)據(jù)庫知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘    姜晚云;胡學(xué)鋼;

粗集方法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用    郭學(xué)軍;陳曉云;

基于Web的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘    徐慧;

醫(yī)院信息的數(shù)據(jù)挖掘與方法研究    孫迎;

數(shù)據(jù)挖掘的客戶關(guān)系管理應(yīng)用    薛曉東;李海玲;

建立中風(fēng)病“陰陽類證”辨證規(guī)范的數(shù)據(jù)挖掘研究    郭建文;黃燕;印鑒;楊小波;梁兆輝;

聚類分析在Web數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用    薛魯華;張楠;

基于多維模型的交互式數(shù)據(jù)挖掘框架    朱揚(yáng)勇;黃超;

基于數(shù)據(jù)挖掘的教學(xué)質(zhì)量評價(jià)體系分析    陳濤;胡學(xué)鋼;陳秀美;

數(shù)據(jù)挖掘在保險(xiǎn)業(yè)中的應(yīng)用    王星;謝邦昌;戴穩(wěn)勝;

建立中風(fēng)病陰陽類證辨證規(guī)范的數(shù)據(jù)挖掘研究    郭建文;黃燕;印鑒;楊小波;梁兆輝;

把“數(shù)據(jù)挖掘”作用發(fā)揮出來    李開宇　黃建軍 田長春

“數(shù)據(jù)挖掘”讓銀行贏利更多    華萊士

數(shù)據(jù)挖掘讓決策者告別“拍腦袋”    記者　晏燕

走出數(shù)據(jù)挖掘的誤區(qū)    □中國電信股份有限公司北京研究院 張舒博 □北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 牛琨

數(shù)據(jù)挖掘之道    張立明

數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的作用    中圣信息技術(shù)有限公司 李輝

數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應(yīng)用    田紅生

數(shù)據(jù)挖掘 加速銀行CRM一體化    王廣宇

數(shù)據(jù)挖掘需要點(diǎn)想像力    周蓉蓉

數(shù)據(jù)挖掘 提升品牌的好幫手    張舒博

工藝知識(shí)管理及其若干關(guān)鍵技術(shù)研究    孫麗

復(fù)雜有色金屬熔煉過程操作模式智能優(yōu)化方法研究    胡志坤

基于數(shù)據(jù)挖掘的遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)評價(jià)研究    劉革平

基于臨床數(shù)據(jù)分析的病毒性心肌炎證候演變規(guī)律研究    劉寨華

基因芯片數(shù)據(jù)管理及數(shù)據(jù)挖掘    王川

挖掘序列模式和結(jié)構(gòu)化模式的精簡集    王濤

動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)挖掘研究    郭斯羽

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類模型研究及其在信用評估中的應(yīng)用    李旭升

面向連鎖零售企業(yè)的客戶關(guān)系管理模型（R-CRM）研究    劉東升

網(wǎng)絡(luò)時(shí)政論壇輿論領(lǐng)袖研究    余紅

基于模式識(shí)別和數(shù)據(jù)挖掘的鋁工業(yè)生產(chǎn)節(jié)能降耗研究    婁小芳

養(yǎng)生方數(shù)據(jù)挖掘分析系統(tǒng)的研制    廖賽恩

數(shù)據(jù)挖掘在股市趨勢預(yù)測的應(yīng)用研究    李坤然

數(shù)據(jù)挖掘可視化技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)    鄭宏

數(shù)據(jù)挖掘在電信客戶關(guān)系管理及數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)營銷中的應(yīng)用    杜金剛

基于決策樹的數(shù)據(jù)挖掘算法的研究及其在實(shí)際中的應(yīng)用    徐路

數(shù)據(jù)挖掘在高職教學(xué)管理中的應(yīng)用    梁小鷗

數(shù)據(jù)挖掘在上海市職業(yè)能力考試院招錄考試優(yōu)化管理項(xiàng)目中的運(yùn)用研究    王浩

數(shù)據(jù)挖掘在中職幼教課程改革中的應(yīng)用    黎衛(wèi)英

數(shù)據(jù)挖掘和SPC在生產(chǎn)過程質(zhì)量控制中應(yīng)用研究    張煜輝