[发明专利]一种Kfold-LSTM混合变异寻优高分子混合制造多目标优化方法

摘要

本发明涉及一种Kfold‑LSTM混合变异寻优高分子混合制造多目标优化方法，对高分子混合制造的工艺过程中挤出效率、挤出质量进行多目标优化。首先以长短时记忆神经网络为基础，结合K‑fold交叉算法以及遗传算法搭建挤出效率、挤出质量模型，解决模型泛化能力不足的问题。设置参数筛选环节，剔除寻优过程中不合理的网络结构，提高建模运算速度。其次采用改进的混合变异差分进化多目标优化算法对高分子混合制造过程中的工艺参数进行寻优求解。利用混合变异策略平衡模型的全局搜索能力和局部搜索能力，提高种群的分布性和多样性。本发明从LSTM神经网络建模方法以及多目标优化差分算法两个方面进行改进。对提高高分子混合制造的工艺过程最优化控制具有至关重要的作用。