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摘要
陶瓷制造作为典型的高能耗制造行业，其节能降耗一直是备受关注的热点问题之一。企业可通过能效预测找到节能降耗的切入点，从而降低生产能耗和提高生产能效。通过分析生产流程中的能耗数据，建立能效预测模型，准确预测生产过程的能源消耗，并为能效优化提供支撑，以实现高能耗产业的绿色制造与可持续发展。针对上述目标，提出基于特征加权Stacking集成学习的陶瓷制造能效预测方法，首先，通过分析不同模型的预测性能和相关性，确定线性回归、极端随机树、极限梯度提升树和k-最近邻作为基学习器；然后，根据预测精度对不同基学习器进行特征加权；最后，将加权后基学习器的预测结果进行集成，使用轻量级梯度提升算法作为元模型进行预测。基于陶瓷制造数据集，对提出的方法进行验证，结果表明：特征加权Stacking集成学习模型的预测精度要显著高于传统Stacking集成学习预测模型和单一基学习器模型，证明了所提方法的有效性，为实现绿色制造与可持续发展提供理论支撑。
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