一種基于LSTM深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PVC水分含量的預(yù)測(cè)方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110538224.8 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN113241129A 公開（公告）日 2021-08-10
申請(qǐng)公布號(hào) CN113241129A 申請(qǐng)公布日 2021-08-10
分類號(hào) G16C20/30（2019.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 物理
發(fā)明人 李明黨;康瑞龍 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 北京和隆優(yōu)化科技股份有限公司
代理機(jī)構(gòu) - 代理人 -
地址 100094北京市海淀區(qū)北清路81號(hào)院二區(qū)1號(hào)樓7層701室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明通過采集PVC干燥系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，并對(duì)采集到的歷史數(shù)據(jù)預(yù)處理后進(jìn)行排序和重采樣，得到運(yùn)行參數(shù)矩陣，然后根據(jù)LSTM模型的數(shù)據(jù)格式要求，對(duì)干燥運(yùn)行參數(shù)矩陣進(jìn)行重組得到樣本集，隨機(jī)選取樣本集中樣本量80%的樣本作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，剩余20%作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)集，并以訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集為輸入，構(gòu)建基于LSTM深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始PVC水分含量預(yù)測(cè)模型；對(duì)基于LSTM深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PVC水分含量預(yù)測(cè)模型中超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以優(yōu)化后的超參數(shù)作為控制量，對(duì)LSTM深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PVC水分含量預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到PVC水分動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型；輸入PVC干燥系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，得到PVC水分含量預(yù)測(cè)值。