[发明专利]一种面向流程对象的工业过程建模预测方法在审
| 申请号： | 201510088090.9 | 申请日： | 2015-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN104732067A | 公开（公告）日： | 2015-06-24 |
| 发明（设计）人： | 王凯;张坤;杜韬;郭庆北;曲守宁;张勇;程新功;朱连江;王钦 | 申请（专利权）人： | 济南大学 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00 |
| 代理公司： | 济南舜源专利事务所有限公司 37205 | 代理人： | 赵佳民 |
| 地址： | 250022 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向流程对象的工业过程建模预测方法，包括如下步骤：FNT模型建立，从流程对象已经生成的数据仓库中抽取工业流程对象原始数据集S，创建FNT模型的初始种群，种群个体数目根据需要定制，每个个体表示一个FNT模型；利用PIPE算法优化FNT模型结构，适应值函数采用均方误差或均方根误差；利用微粒群(PSO)算法优化FNT模型参数；利用FNT模型对流程对象生产过程进行建模预测。本发明基于柔性神经树获取流程对象各测点数据的变化趋势公式，对工业生产过程进行模拟，基于当前生产状态的相关参数预测未来一段时间的生产状态，从而辅助指导企业调整生产流程参数，在微观上引导生产趋利避害。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 流程 对象 工业 过程 建模 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种面向流程对象的工业过程建模预测方法，其特征在于包括如下步骤：(1)FNT模型建立，从流程对象已经生成的数据仓库中抽取工业流程对象原始数据集S，创建FNT模型的初始种群，种群个体数目根据需要定制，每个个体表示一个FNT模型；(2)利用PIPE算法优化FNT模型结构，适应值函数采用均方误差或均方根误差；(3)利用微粒群(PSO)算法优化FNT模型参数；(4)利用FNT模型对流程对象生产过程进行建模预测。
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G06 计算；推算；计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学，即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真，例如：概率模型或动态模型，遗传基因管理网络，蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的，例如：进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的，例如：结构排序，结构或功能关系，蛋白质折叠，结构域拓扑，用结构数据的药靶，涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的，例如：基因型–表型关联，不均衡连接，种群遗传学，结合位置鉴定，变异发生，基因型或染色体组的注释，蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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