[发明专利]基于混合深度神经网络的回转窑烧结温度预测方法有效
| 申请号： | 202010648367.X | 申请日： | 2020-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN111950191B | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 陈华;张小刚;雷艳莹 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/28;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06F113/08;G06F119/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 长沙新裕知识产权代理有限公司 43210 | 代理人： | 刘加 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合深度神经网络的回转窑烧结温度预测方法，从多个热工数据中选取出8个热工变量；对多维原始变量数据进行PCA分析，并从中选取出最优热工变量作为模型输入；对各变量数据标准化处理；通过采集到的样本数据选取相应时间间隔内变量数据得到样本数据集合，分成75％的训练数据集，20％的预测数据集，5％的验证数据集；利用训练数据集训练深度神经网络得到相应的权重与偏置，得到权重与偏置带入验证数据集，计算出验证数据集的预测误差，并保存使训练集预测误差最小的权重和偏置；将使训练集预测误差最小的权重和偏置带入预测集合中计算得到预测值。实现从多元热时间序列中自动提取耦合特征和动态时序特征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混合 深度 神经网络 回转 烧结 温度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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