基于互信息的冶金煤气非完备数据特征选择

【摘要】：钢铁企业煤气系统的存储量变化受系统内诸多发生和消耗用户的产消量影响,给煤气系统的建模带来了巨大的困难。通过特征选择确定系统中影响存储量变化的主要产消用户,剔除对存储量变化无影响或影响甚微的产消用户,可以大大降低煤气系统建模的复杂度,进一步准确估计煤气系统存储量的变化,这对实现煤气系统的优化调度有重要的意义。 鉴于煤气系统存在数据缺失和响应延迟的现象,本文提出一种基于互信息的非完备煤气系统数据特征选择方法。该方法包括以下两个部分：1)使用k近邻互信息估计器直接计算含缺失数据的煤气系统产消用户和存储量之间的相关性。鉴于煤气系统输送管网的分布可能导致用户流量的变化对存储量的影响存在不同程度的时间延迟,故将每个特征的t-1和t-2时刻的延迟因素加入到煤气系统的特征选择中,根据煤气系统的实际情况,提出一种含延迟的特征选择策略；2)为评价特征选择对煤气系统建模的影响,对非完备数据集进行数据填补后,本文采用基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的评价方法,在煤气系统存储量与产消量之间建立回归模型,通过回归模型的估计精度来验证特征选择方法的有效性。 为了说明本文所提方法的有效性,以国内某钢铁企业煤气系统为研究对象,以高炉煤气系统为例,采用实际数据进行仿真实验,分别对两个高炉煤气柜位数据集在不同缺失比例的情况下,将本文方法与填补缺失数据后构成的完备数据集的特征选择和不进行特征选择的两种方法进行对比,柜位预测的验证实验的精度表明了本文方法的有效性。 【关键词】：煤气系统 缺失数据 互信息 特征选择
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TF089;O212.1
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-14
• 1.1 研究背景8-10
• 1.2 研究现状10-13
• 1.3 本文主要工作13-14
• 2 基于互信息估计的特征选择14-20
• 2.1 特征选择的基本框架14-15
• 2.2 互信息估计器15-19
• 2.3 小结19-20
• 3 含缺失数据的煤气系统特征选择20-28
• 3.1 特征选择20-24
• 3.1.1 含缺失数据的互信息计算20-21
• 3.1.2 煤气柜位特征选择21-22
• 3.1.3 实现步骤22-24
• 3.2 基于ICkNNI的数据填补24-26
• 3.3 特征选择评价方法26-27
• 3.4 小结27-28
• 4 数据实验与分析28-42
• 4.1 1#柜位数据29-35
• 4.1.1 1#柜位特征选择30-33
• 4.1.2 1#柜位预测验证实验33-35
• 4.2 2#柜位数据35-39
• 4.2.1 2#柜位特征选择36-38
• 4.2.2 2#柜位预测验证实验38-39
• 4.3 运行实例39-40
• 4.4 小结40-42
• 结论42-43
• 参考文献43-47
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况47-48
• 致谢48-50

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