[发明专利]STO-TCN热误差预测模型建模方法及其迁移学习方法有效
| 申请号： | 202110920488.X | 申请日： | 2021-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN113536696B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 马驰;刘佳兰;桂洪泉;王时龙 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/0464;G06N3/08;G06F119/08 |
| 代理公司： | 重庆航图知识产权代理事务所(普通合伙) 50247 | 代理人： | 胡小龙 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种STO‑TCN热误差预测模型建模方法，包括如下步骤：1)初始化燕鸥优化算法STO的参数；2)创建TCN神经网络；3)以热误差数据训练TCN神经网络，以平均绝对误差MAE视为适应度函数；4)判断平均绝对误差MAE是否小于设定阈值；5)判断迭代次数是否达到最大值，若是，则终止迭代，以平均绝对误差MAE最小时的燕鸥位置映射得到的批处理大小和滤波器数量作为TCN神经网络的最佳超参数；若否，则迭代次数加1，并将更新后的燕鸥位置映射为TCN神经网络的批处理大小和滤波器数量后，循环执行步骤3)；5)构建得到STO‑TCN热误差预测模型。本发明还公开了一种STO‑TCN热误差预测模型的迁移学习方法。 | ||
| 搜索关键词： | sto tcn 误差 预测 模型 建模 方法 及其 迁移 学习方法 | ||
【主权项】：
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