基于噪声增强训练数据的神经网络在工业过程长时预测中的应用与性能提升研究

本研究针对工业过程中温度长时预测精度不足的问题，提出一种基于高斯噪声增强训练数据的人工神经网络（ANN）方法。通过模拟传感器误差与环境不确定性，显著提升了模型在复杂热系统中的泛化能力与预测稳定性。实验表明，该方法将长时预测误差从11.23%降至2.02%，为强非线性、有限数据条件下的工业系统提供了可扩展的解决方案。

　　

在工业过程控制领域，准确预测系统参数（如温度）对提升能效、优化操作至关重要。然而，实际工业环境存在传感器误差、环境扰动、强非线性及数据有限等挑战，传统预测模型往往难以兼顾精度与鲁棒性。特别是在涉及相变、热梯度分布和传感器布点差异的复杂热系统中，长期预测更是举步维艰。尽管数据驱动方法（如人工神经网络）在温度预测中展现出潜力，但现有研究多基于简化案例，忽略了关键物理变量（如加热功率、通风速率），且缺乏对真实噪声环境的适应性，导致模型泛化能力不足。

为应对上述挑战，Mohammadhossein Ghadimi Mahanipoor与Amirhossein Fathi开展了一项创新研究，其成果发表于《Intelligent Systems with Applications》。该研究聚焦于非搅拌水箱中水温的长期预测问题，创新性地将高斯噪声引入训练数据，以模拟传感器不准和环境不确定性，从而提升神经网络在真实条件下的表现。

研究采用实验数据采集、数据预处理、神经网络架构设计与噪声增强训练相结合的技术路线。数据来自双电加热器水箱系统，记录了时间、水温、环境温度、水量及加热器电流等多维度参数，共7285个样本。通过z-score算法清洗异常值，并构建以历史温度序列（5个时间步）、环境温度、水量、加热器电流为输入，以当前水温为输出的预测模型。神经网络采用前馈结构（FFNN），包含3个隐藏层（90个神经元），使用ReLU激活函数和Adam优化器，以均方误差（MSE）为损失函数。关键创新在于训练阶段对温度数据添加均值为0、标准差为0.05的高斯噪声，而测试数据保持洁净，以增强模型抗干扰能力。

3.1. Collecting data

通过双加热器水箱实验平台，在多种水量、加热功率和环境温度下采集数据，传感器测量两点温度并取平均作为输出，电流、环境温度和时间作为输入，覆盖了系统非线性动态范围。

3.2. Train network without adding noise to temperature

在无噪声训练下，最优模型（45神经元）平均误差为4.89%，但测试MSE波动大，表现出过拟合和泛化能力不足，长期预测误差随时间的积累显著上升。

3.3. Train network with adding noise to temperature

添加噪声后，90神经元模型表现最佳，训练与测试MSE稳定下降，平均误差降至2.02%。噪声有效抑制了过拟合，提升了模型对传感器误差和系统扰动的适应性。即使从不同时间步开始预测，误差仍保持在较低水平（2.53%~3.87%）。

3.4. Comparative Study: Neural Network vs. Random Forest

与随机森林（Random Forest）对比显示，噪声增强的ANN在测试MSE（0.0346）和平均误差（2.02%）上均优于随机森林（8.70%），证实了ANN在复杂时间序列预测中的优越性。

研究表明，引入高斯噪声作为一种正则化策略，可显著提升神经网络在复杂工业系统中的长期预测精度与鲁棒性。该方法不仅克服了数据有限、传感器噪声和非线性动态带来的挑战，而且仅需少量历史时间步（5步）即可实现长达6000秒的准确预测。相比传统随机森林模型，噪声训练的ANN展现出更好的泛化能力和稳定性。这项工作为工业过程预测提供了一种可扩展的方法论，尤其适用于具有强非线性、不确定性和梯度效应的系统，对提升工业能效和控制具有重要实践意义。未来研究可进一步探索噪声参数优化、架构扩展以及在不同工业场景中的适用性。