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【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及化工生产预测与参数优化领域,具体为基于gru神经网络和多目标贝叶斯优化的化工生产预测与参数优化系统。
技术介绍
1、传统的化工生产预测与参数优化经验方法往往依赖于操作人员的经验,缺乏系统性和精确性,随着人工智能和机器学习技术的发展,使用神经网络进行生产预测和优化逐渐成为可能。
2、gru(门控循环单元)神经网络是一种改进的循环神经网络,具有较好的处理序列数据的能力,适用于时间序列预测任务,贝叶斯优化是一种用于全局优化的问题,通过构建代理模型来估计目标函数,并通过最大化代理模型的期望提升(ei)来选择下一个查询点,以最少的实验次数找到最优解,结合gru神经网络和贝叶斯优化可以有效提高化工生产预测的准确性和参数优化的效率。
3、因此,我们提出基于gru神经网络和多目标贝叶斯优化的化工生产预测与参数优化系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足,适应现实需要,提供基于gru神经网络和多目标贝叶斯优化的化工生产预测与参数优化系统,以解决当前传统的化工生产预测与参数优化经验方法往往依赖于操作人员的经验,缺乏系统性和精确性的技术问题。
2、为了实现本专利技术的目的,本专利技术所采用的技术方案为:设计基于gru神经网络和多目标贝叶斯优化的化工生产预测与参数优化系统,包括数据采集模块、数据预处理模块、gru神经网络预测模块、多目标贝叶斯优化模块、可视化模块、大数据模块、数据比对模块、记录模块,
3、所述数据采集模块
4、所述数据预处理模块:对采集的数据进行清洗、归一化和特征提取,处理后的数据用于模型训练和预测;
5、所述gru神经网络预测模块:基于gru神经网络模型,对预处理后的数据进行训练,生成生产预测模型,并基于该模型进行生产结果预测;
6、所述目标贝叶斯优化模块:基于生产预测模型,采用多目标贝叶斯优化算法对生产参数进行优化,生成最优的生产参数组合;
7、所述可视化模块:用于展示预测结果和优化结果,并提供人机交互界面,方便操作人员查看和调整生产参数;
8、所述大数据模块:大数据为gru神经网络模型提供了大量的训练样本,通过分析这些样本,模型能够学习并理解输入数据中的模式、关系和规律,更多的数据通常意味着更好的训练效果,使得模型能够更准确地预测未知数据的结果;
9、所述数据比对模块:创建比对任务后将会同时查询生产预测模型所获得的生产结果预测数据库和大数据中的数据库,得到根据主键排序的查询结果,对生产预测模型所获得的生产结果预测数据库和大数据中的数据库进行一致性的比对校验;
10、所述记录模块:采用single trigger模式:在这种模式下,所有在触发条件时间段内的数据都将被记录下来,用户可以在time区域内设置logging的条件,如开始触发toggleon、结束触发toggle off和触发次数,这种模式适用于需要记录特定时间段内的错误参数数据。
11、优选地,还包括化工生产预测流程、参数优化流程和结果展示流程;
12、所述化工生产预测流程包括以下步骤:
13、s1、数据采集:从化工生产设备中实时采集各项参数数据,并将数据存储在数据库中;
14、s2、数据预处理:对采集的数据进行清洗,去除噪声和异常值,进行归一化处理,并提取特征参数;
15、s3、模型训练:基于gru神经网络模型,利用大数据模块建立大数据模型,并通过fit方法将gru神经网络接入大数据模型,为gru神经网络模型提供了大量的训练样本,通过分析这些样本,模型能够学习并理解输入数据中的模式、关系和规律,对预处理后的数据进行训练,生成生产预测模型,并基于该模型进行生产结果预测,训练后的神经网络模型不仅能够用于当前生产的预测,还可以用于未来生产趋势的分析和异常检测,具有很强的实用价值和预测能力;
16、s4、数据比对:创建比对任务后将会同时查询生产预测模型所获得的生产结果预测数据库和大数据中所获得的生产结果预测数据库,得到根据主键排序的查询结果,对生产预测模型所获得的生产结果预测数据库和大数据中所获得的生产结果预测数据库进行一致性的比对校验,当比对不通过时,对数据进行纠错,工作人员判断生产结果预测数据库和大数据中所获得的生产结果预测数据库中数据的错误情况,并利用正确的数据参数替代错误的数据参数;
17、s5、数据记录:当完成该次比对时,利用记录模块将该次错误的比对进行记录,在进行下一次生产预测模型获得同样的生产结果预测时,会触发记录模块的该次错误记录,对工作人员进行提示。
18、优选地,所述参数优化流程包括以下步骤:
19、s1、参数优化:基于训练好的生产预测模型,采用多目标贝叶斯优化算法,对生产参数进行优化,贝叶斯优化通过构建代理模型,评估不同参数组合的效果,选择最优的参数组合。
20、优选地,所述参数优化具体步骤如下:
21、s1、初始样本点选择:随机选择若干组生产参数作为初始样本点,并在初始样本点中加入特征变量,通过加入特征变量,可以对数据进行更细致的分析,从而发现数据中的潜在模式和关系,有助于模型更好地理解数据,提高预测的准确性,在特征变量加入完成后,计算其对应的生产结果;
22、s2、构建代理模型:基于初始样本点,使用高斯过程gaussian process构建代理模型,该模型能够近似目标函数;
23、s3、选择采集函数:选择采集函数,该函数用于评估在代理模型中选择下一个样本点的潜在收益;
24、s4、优化采集函数:在代理模型中最大化采集函数,确定下一个采集点,即下一组生产参数;
25、s5、更新模型:采集新的样本点及其对应的生产结果,更新代理模型;
26、s6、迭代优化:重复上述优化过程,直至收敛或达到预设的迭代次数。
27、优选地,所述参数优化具体步骤的s1中需要将各种特征变量,如产品产量、机器设备数量、原材料消耗量、能源消耗量、时间序列添加到样本点中,这些特征可以是定性的,也可以是定量的,具体取决于数据的性质和模型的需求。
28、优选地,所述结果展示流程包括以下步骤:
29、s1、通过可视化模块,将预测结果和优化结果展示给操作人员,并提供调整生产参数的界面。
30、与现有技术相比,本专利技术的有益效果在于:
31、1.本专利技术提高预测精度:采用gru神经网络处理时间序列数据,能够更准确地预测生产结果。
32、2.本专利技术优化效率高:贝叶斯优化能够在较少的实验次数内找到最优参数组合,提高生产效率。
33、3.本专利技术人机交互友好:提供可视化界面,方便操作人员查看和调整生产参数。
34、4.本专利技术通过大数据模块:为gru神经网络模型提供了大量的训练样本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于GRU神经网络和多目标贝叶斯优化的化工生产预测与参数优化系统,包括数据采集模块、数据预处理模块、GRU神经网络预测模块、多目标贝叶斯优化模块、可视化模块、大数据模块、数据比对模块、记录模块,其特征在于,
2.如权利要求1所述的基于GRU神经网络和多目标贝叶斯优化的化工生产预测与参数优化系统,其特征在于,还包括化工生产预测流程、参数优化流程和结果展示流程;
3.如权利要求2所述的基于GRU神经网络和多目标贝叶斯优化的化工生产预测与参数优化系统,其特征在于,所述参数优化流程包括以下步骤:
4.如权利要求3所述的基于GRU神经网络和多目标贝叶斯优化的化工生产预测与参数优化系统,其特征在于,所述参数优化具体步骤如下:
5.如权利要求4所述的基于GRU神经网络和多目标贝叶斯优化的化工生产预测与参数优化系统,其特征在于,所述参数优化具体步骤的S1中需要将各种特征变量,如产品产量、机器设备数量、原材料消耗量、能源消耗量、时间序列添加到样本点中,这些特征可以是定性的,也可以是定量的,具体取决于数据的性质和模型的需求。
6.如权利
...【技术特征摘要】
1.基于gru神经网络和多目标贝叶斯优化的化工生产预测与参数优化系统,包括数据采集模块、数据预处理模块、gru神经网络预测模块、多目标贝叶斯优化模块、可视化模块、大数据模块、数据比对模块、记录模块,其特征在于,
2.如权利要求1所述的基于gru神经网络和多目标贝叶斯优化的化工生产预测与参数优化系统,其特征在于,还包括化工生产预测流程、参数优化流程和结果展示流程;
3.如权利要求2所述的基于gru神经网络和多目标贝叶斯优化的化工生产预测与参数优化系统,其特征在于,所述参数优化流程包括以下步骤:
4.如权利要求3所述的基...
【专利技术属性】
技术研发人员:杨航,卓亚强,彭凯,何军,张云照,杨志刚,
申请(专利权)人:四川省洪雅县青工科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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