面向吨钢综合能耗预测的基因表达式编程方法
钢铁是国民经济的基础用材,我国吨钢综合能耗仍与发达国家存在较大差距。准确预测吨钢综合能耗,有利于制定节能方针和减少能源浪费。根据我国钢铁工业吨钢综合能耗历史数据,利用基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)算法,构建吨钢综合能耗预测模型。首先,将吨钢综合能耗进行等间隔时序化、函数表达式符号化,在终端集中添加常量数组;其次,利用选择操作、变异操作、重组操作和移项操作进行遗传操作,获得吨钢综合能耗预测模型。结果表明,基于GEP的预测值与实测值平均误差为0.31,该模型较准确地预测我国钢铁工业吨钢综合能耗发展趋势。
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