铝电解关键指标预测方法的研究与应用

来源：计算机工程与应用杂志2019年第12期北京时间：

作者：陈 勇1，2，3，周晓锋2，3，李 帅1，2，3

单位：1.中国科学院大学，北京 100049；2.中国科学院 沈阳自动化研究所，沈阳 110016；3.中国科学院 网络化控制系统重点实验室，沈阳 110016

摘要：为维持铝电解生产的持续性，保证电解槽的物耗稳定和能耗稳定，通过对铝厂数据的挖掘与建模，提出一整套维持电解槽稳定的策略方法，并用于指导实际生产。首先为数据去噪，针对铝厂数据分布特征未知的特点，提出一种无参自适应的模糊聚类方法，通过迭代自适应得到类簇个数和簇中心；根据聚类结果，将铝厂数据按实际意义标签化，提出一种基于距离的连续属性朴素贝叶斯算法，对分类器使用增量思想，使算法动态分类准确率得到提高；应用单槽测试集数据，通过累积法完成当天各指标等级趋势的预测，确定各指标下变量相对于前一天的变化量，完成预测。实验发现，预测模型可完成铝电解关键指标的预测；提出的聚类、分类算法在UCI数据及铝厂数据上表现良好。

关键词：铝生产,模糊聚类,朴素贝叶斯,累积法,增量思想