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基于数据挖掘的冷轧工序消耗研究的中期报告.docx

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基于数据挖掘的冷轧工序消耗研究的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/13 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于数据挖掘的冷轧工序消耗研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于数据挖掘的冷轧工序消耗研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于数据挖掘的冷轧工序消耗研究的中期报告一、研究背景及目的钢铁冷轧工艺是制造加工线中重要的环节之一,同时也是消耗了大量的资源和能源。通过数据挖掘技术分析冷轧工序的消耗情况,能够有效地提高生产效率、减少资源浪费,具有重要的实际意义。本研究旨在利用数据挖掘技术,对冷轧工序中的能源、材料、劳动力和工时等消耗进行深入研究和分析,以期为企业管理者制定合理的资源消耗策略提供理论依据。二、:从钢铁企业日报表、流程监测数据等多种数据源采集冷轧工序各项消耗数据。对数据进行清洗、转换、集成和归约等预处理,确保数据的准确性和完整性。:采用聚类算法和分类算法对冷轧工序消耗数据进行分析。具体包括K-Means聚类算法、关联规则算法和决策树算法。:对模型进行评价和优化,如卡方检验、交叉验证等,确保模型具有较高的准确性和泛化能力。三、:通过聚类分析,对冷轧工序中的能源消耗数据进行分类,并将其分为电力、热力和气体三个类别,便于进一步分析和优化。:通过关联规则算法,对不同类型的钢材、滚轮和冷却液等材料的消耗进行关联分析,发现钢材消耗与滚轮磨损程度、冷却液使用量等因素密切相关。:通过决策树算法,对冷轧工序中不同工序的劳动力和工时消耗数据进行分类和预测,为企业制定合理的岗位人员配备和生产计划提供参考。四、结论及展望本研究利用数据挖掘技术对冷轧工序的各项消耗进行了深入研究和分析,为企业管理者提供了较为准确的决策依据。进一步,可以结合工艺条件、资源约束等因素,建立多指标的能耗分析模型,为企业制定科学、可行的能源节约方案提供更精准的指导。