鋁電解生產是一個非線性、變量復雜多變和時滯性很強的反應過程,在這過程中,影響鋁電解槽生產狀況的因素難以控制。目前,在槽況方面的研究多從簡單的數(shù)學統(tǒng)計或建模入手,對于歷史數(shù)據(jù)缺乏足夠的運用。尤其是生產人員在實際生產時,多依賴人工經驗,當出現(xiàn)錯誤時往往會導致重大生產事故。因此,結合數(shù)據(jù)挖掘技術與鋁電解生產的歷史數(shù)據(jù)進行研究對槽況分析有著重大意義。本文首先討論了以往研究者針對鋁電解生產的研究現(xiàn)狀和數(shù)據(jù)挖掘技術發(fā)展趨勢,然后運用相關數(shù)據(jù)挖掘技術對歷史數(shù)據(jù)中存在的缺失值和異常值進行了處理,并分析數(shù)據(jù)概況。隨后通過分析鋁電解生產中產生的各個參數(shù)的意義,將鋁水平和分子比兩個參數(shù)依據(jù)數(shù)值大小定義了九種不同槽況。其次,為了降低誤差和提高快速性,本文使用了基于隨機森林的特征選擇算法對鋁水平和分子比兩個參數(shù)進行了特征選擇。然后構建神經網絡模型,并將特征選擇結果作為模型的輸入。結果表明:本文使用的模型的訓練和預測誤差均完全合乎鋁廠的生產要求。其中,鋁水平訓練數(shù)據(jù)的均方根誤差RMSE=0.4175,R 2擬合結果為0.8241;分子比訓練數(shù)據(jù)的均方根誤差RMSE=0.0327,R2擬合結果為0.8401;鋁水平預測數(shù)據(jù)的均方根誤差RMSE=0.4413,R2擬合結果為0.7593;分子比預測數(shù)據(jù)的均方根誤差RMSE=0.0350,R2擬合結果為0.7807。然后進行槽況分析,結果表明預測數(shù)據(jù)中的槽況分類準確率和召回率分別為100%和92.3 1%。最后,基于Python編程語言并使用PyQt5和Qt Designer工具相結合,設計與實現(xiàn)了一款基于槽況分析的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。系統(tǒng)實現(xiàn)了包括數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、參數(shù)預測以及可視化等功能,方便了生產人員在實際生產中提前預知鋁水平和分子比參數(shù)的數(shù)值,從而掌握槽況并有效指導鋁電解生產。
【學位單位】：北方工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TP311.13;TF821
【部分圖文】：

１．２．３基于專家系統(tǒng)的槽況分析方法??自動化生產是工業(yè)水平發(fā)展高度信息化和智能化的一大標志。專家系統(tǒng)就是??一個結合人工經驗和鋁電解實際生產控制于一體的自動化系統(tǒng)，其原理如圖１－１??所示。近年來，眾多研宄者在不摒棄人工經驗的前提下，進行了更多的科學研宄。??早期國內外的專家系統(tǒng)更多依賴于人工經驗和數(shù)學建模［２２］，隨著時間推移，系統(tǒng)??發(fā)展逐漸智能化。韓曉燕針對電解槽內歷史數(shù)據(jù)，開發(fā)相關系統(tǒng)用于鋁電解槽??故障的預測和監(jiān)控。劉冰［２４］設計的鋁電解溫度控制系統(tǒng)集成了生產日報數(shù)據(jù)模塊??和神經網絡預測模塊，完成了鋁電解槽的溫度控制和參數(shù)預測。??槽；折與決策???專友??專系ｍ????知識庫?，?????ｆｓ?思????＠?見??準理譏?，?ｆａ?與??Ｉ?１??「■＞?娜?ｉ?扎?扎??動?與??Ｓ?Ｉ?￥?ｖｍｍ??Ｗ?ｆ?孩教ｉ？？與ｔｔ化??迮踐＾?”????（含描擬歷）??？?

映槽況質量好壞的參數(shù)；其次從數(shù)據(jù)角度出發(fā)，使用特征選擇和神經網絡預測算??法對這些參數(shù)做出有效預測，從而引導槽況發(fā)展；最后，設計并實現(xiàn)鋁電解槽槽??況分析的系統(tǒng)軟件。文章結構如圖１－２所示：??數(shù)據(jù)］＾處理???＾???數(shù)據(jù)分析???＾???梢況分丨斤與定義??特征選抻?祌經Ｈ絡???＾???槽況預測???＾???鋁申．觶梢梢況分折系統(tǒng)??圖１－２文章結構框圖??１．３．２章節(jié)安排??第一章為本文總體緒論，主要引出了課題的研究背景和意義，數(shù)據(jù)挖掘技術??的發(fā)展趨勢和應用領域，以及鋁電解槽槽況的研究方法和現(xiàn)狀。??第二章是準備知識，主要包括數(shù)據(jù)挖掘技術基礎和鋁電解槽槽況理論基礎，??５??

第二章相關理論與技術??２．１數(shù)據(jù)挖掘技術基礎??通常，數(shù)據(jù)挖掘技術會涉及到多個學科的知識，如圖２－１所示。在確定了數(shù)??據(jù)挖掘目標和研究任務之后，還要進行各種挖掘算法的研宄，但是通常情況下，??各行各業(yè)存在的業(yè)務區(qū)別會產生不同的數(shù)據(jù)挖掘模式。因此，很難找到一種能夠??普遍適用的模式，這需要研究者多次嘗試并優(yōu)化出有效的算法來獲取挖掘的結??果。最后，對結果進行分析，完成實際上線測試工作。??（統(tǒng)計學（數(shù)據(jù)挖掘）機ｉｓ學習）??Ｖ義乂細＾??數(shù)據(jù)庫技術、彬元十９、分布式計Ｓ??圖２－１數(shù)據(jù)挖掘技術與交叉學科??２．１．１數(shù)據(jù)挖掘基本任務??常見的數(shù)據(jù)挖掘任務一般由兩部分組成１２５］。??（１）
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本文編號：2854334