[发明专利]一种工厂车间水耗的评估方法及其系统

权利要求书

1.一种工厂车间水耗的评估方法，其特征在于，包括：

采集工厂车间在历史时间段中各月份的水耗数据样本；

采用预设神经网络对历史月份与水耗数据样本的映射集合进行深度学习，得到水耗初始模型；

以月份、员工数量和工厂车间水耗设备的水耗特性作为水耗初始模型的目标约束，计算所述水耗初始模型的水耗预测值与实际水耗值的拟合系数，根据拟合系数更新目标约束准则，直至拟合系数满足预设的收敛条件时，得到水耗指标模型；

根据待预测月份前预定月数的生产计划表，获取月份、该月份对应的员工计划数量和工厂车间水耗设备的水耗特性；

将月份、该月份对应的员工计划数量和工厂车间水耗设备的水耗特性输入所述水耗指标模型，预测任一预设月份对应的用水量。

2.根据权利要求1所述的工厂车间水耗的评估方法，其特征在于，所述以月份、员工数量和工厂车间水耗设备的水耗特性作为水耗初始模型的目标约束，计算所述水耗初始模型的水耗预测值与实际水耗值的拟合系数，根据拟合系数更新目标约束准则，直至拟合系数满足预设的收敛条件时，得到水耗指标模型，包括：

采用历史时间段中月份、该月份对应的员工计划数量和工厂车间水耗设备的水耗特性作为水耗初始模型的目标约束；

获取历史时间段内各月份的实际水耗样本数据和所述水耗初始模型预测不同月份对应的所述水耗指标模型的水耗预测样本数据；

计算实际水耗样本数据与水耗预测样本数据的拟合系数，根据拟合系数更新目标约束准则；

直到拟合系数满足预设的约束终止条件，此时的目标约束准则作为水耗初始模型的收敛学习结果。

3.根据权利要求2所述的工厂车间水耗的评估方法，其特征在于，所述拟合系数满足预设的约束条件为拟合系数R²大于0.8，其拟合系数的函数如下：

其中，n为月份数量，yi为真实值，为水耗预测值，为实际水耗值的均值。

4.根据权利要求1所述的工厂车间水耗的评估方法，其特征在于，所述将月份、该月份对应的员工计划数量和工厂车间水耗设备的水耗特性输入所述水耗指标模型，预测任一预设用水月份对应的用水量之后，还包括：

计算工厂车间的预设月数的用水量；

若预设月数的用水量大于期望需求，将工厂车间的生活用水进行预处理，并将处理好的生活用水应用于车间工业中，优化供水供给。

5.一种工厂车间水耗的评估系统，其特征在于，包括：

历史水耗采集模块，用于采集工厂车间在历史时间段中各月份的水耗数据样本；

水耗初始模型构建模块，用于采用预设神经网络对历史月份与水耗数据样本的映射集合进行深度学习，得到水耗初始模型；

水耗指标模型生成模块，用于以月份、员工数量和工厂车间水耗设备的水耗特性作为水耗初始模型的目标约束，计算所述水耗初始模型的水耗预测值与实际水耗值的拟合系数，根据拟合系数更新目标约束准则，直至拟合系数满足预设的收敛条件时，得到水耗指标模型；

评估参数获取模块，用于根据待预测月份前预定月数的生产计划表，获取月份、该月份对应的员工计划数量和工厂车间水耗设备的水耗特性；

水耗评估模块，用于将月份、该月份对应的员工计划数量和工厂车间水耗设备的水耗特性输入所述水耗指标模型，预测任一预设月份对应的用水量。

6.根据权利要求5所述的工厂车间水耗的评估系统，其特征在于，所述水耗指标模型生成模块包括：

约束准则子模块，用于采用历史时间段中月份、该月份对应的员工计划数量和工厂车间水耗设备的水耗特性作为水耗初始模型的目标约束；

水耗预测与实际水耗样本数据子模块，用于获取历史时间段内各月份的实际水耗样本数据和所述水耗初始模型预测不同月份对应的所述水耗指标模型的水耗预测样本数据；

约束更新子模块，用于计算实际水耗样本数据与水耗预测样本数据的拟合系数，根据拟合系数更新目标约束准则；

目标约束生成模块，用于直到拟合系数满足预设的约束终止条件，此时的目标约束准则作为水耗初始模型的收敛学习结果。