[发明专利]一种基于LSTM深度循环神经网络的PVC水分含量的预测方法在审
| 申请号： | 202110538224.8 | 申请日： | 2021-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN113241129A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 李明党;康瑞龙 | 申请（专利权）人： | 北京和隆优化科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G16C20/30 | 分类号： | G16C20/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100094 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明通过采集PVC干燥系统运行数据，并对采集到的历史数据预处理后进行排序和重采样，得到运行参数矩阵，然后根据LSTM模型的数据格式要求，对干燥运行参数矩阵进行重组得到样本集，随机选取样本集中样本量80%的样本作为训练数据集，剩余20%作为验证数据集，并以训练数据集、验证数据集为输入，构建基于LSTM深度循环神经网络的初始PVC水分含量预测模型；对基于LSTM深度循环神经网络的PVC水分含量预测模型中超参数进行优化，以优化后的超参数作为控制量，对LSTM深度循环神经网络PVC水分含量预测模型进行训练，得到PVC水分动态预测模型；输入PVC干燥系统实时运行数据，得到PVC水分含量预测值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstm 深度 循环 神经网络 pvc 水分 含量 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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