基于BP神经网络的烟草企业能耗预测的研究与应用

• 作者: 方维岚 陆正卿
• 来源期刊: 山东化工
• 学科: 经济
• 关键词: BP神经网络 Python 制丝 卷包 冷冻机 HDD CDD 平均相对误差 RMSE
• 年，卷（期）: 2018,（19）
• 所属期刊栏目: 管理初探
• 页码范围: 196-198
• 页数: 3页
• 分类号: F206
• 字数: 2389字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-021X.2018.19.088

摘要

为了完善烟草企业能源管理,本文进行了基于BP神经网络的能耗预测研究,尝试通过机器学习技术加强能源管理,达到节能效果,优化企业效益.针对某烟草厂的制丝生产线、卷包生产线和冷冻机,分析出月、日、班次、产量、机台数、批次数、采暖度日数(HDD)和降温度日数(CDD)等特征影响因子,并以制丝工序的电能耗用、卷包工序的电能耗用、及对应的空压耗用和冷冻机的耗用为预测对象,训练生产网络模型进行预测.研究结果显示能耗的平均相对误差大致在10％以下.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方维岚		8	5	1.0	2.0
2	陆正卿		6	5	1.0	2.0