基于PSO-BP算法的铜管生产过程能耗异常检测模型

• 作者: 代德宇 何江涛 吴中元
• 来源期刊: 机电工程技术
• 学科: 工学
• 关键词: 异常检测 优化BP网络 铜管 模型
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 制造业信息化
• 页码范围: 128-132
• 页数: 5页
• 分类号: TH39
• 字数: 3267字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-9492.2016.09.031

摘要

传统能耗异常检测方法大多使用固定阈值比较法、缺乏自适应能力等问题。为提高企业能耗异常检测精度，将使用基于PSO-BP神经网络的预测方法获取分工序各批次正常情况的预测能耗，根据误差的概率分布动态设置能耗的置信区间，并依据实际能耗值是否落在预测能耗置信区间范围内来判定是否出现能耗异常检测现象，从而构建了铜管能耗异常检测模型。通过对比使用不同方法构建的异常检测模型的漏检率和误检率，证明此模型能很好地减少漏检、抑制误检。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴中元	广东工业大学机电工程学院	5	10	2.0	2.0
2	代德宇	广东工业大学机电工程学院	1	5	1.0	1.0
3	何江涛	广东工业大学机电工程学院	1	5	1.0	1.0