[发明专利]一种基于大数据的工业蒸汽量预测方法

摘要

本发明请求保护一种基于大数据的工业蒸汽量预测方法，包括：101对锅炉的工况数据进行预处理操作；102根据工况数据的采集时间划分训练集数据、验证集数据；103建立多个机器学习模型，并进行模型融合操作；104通过建立的模型，根据锅炉传感器每分钟采集的工况数据对锅炉产生的蒸汽量进行预测。本发明主要是通过对锅炉工况数据进行预处理和分析，划分数据集，并利用已处理的工况数据建立多个机器学习模型，根据锅炉传感器每分钟采集的工况数据对锅炉产生的蒸汽量进行预测，为工业实时监测锅炉的燃烧效率提供服务。

主权项

1.一种基于大数据的工业蒸汽量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：101.获取锅炉的工况数据，并对锅炉的工况数据先后进行缺失值处理、异常值处理和对非对称分布的处于偏斜状态的数据进行偏态修正三个数据预处理操作；102.采用以区间覆盖为基础的自助法，根据工况数据的采集时间划分训练集数据、验证集数据，并对锅炉工况数据进行特征工程操作；103.建立多个机器学习模型，并采用基于Filter和线性加权的瀑布融合法进行模型融合操作；104.通过步骤103建立的融合模型，根据锅炉传感器采集的工况数据对锅炉产生的蒸汽量进行预测，利用预测的蒸汽量求得锅炉的燃烧效率运用在工业生产上。