[发明专利]热误差预测模型创建方法和基于关键误差的物理-边-雾-云误差控制系统在审
| 申请号： | 202210329199.7 | 申请日： | 2022-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN114662673A | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 马驰;李梦媛;刘佳兰;王时龙 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04 |
| 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 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种热误差预测模型创建方法，包括如下步骤：步骤一：利用极端梯度提升算法对输入变量的特征重要性进行排序，从所有特征中选出前k个构成特征组合；将前k个特征根据其重要性进行加权，得到每个特征的权重，以每个特征及其权重的乘积作为模型的输入变量；步骤二：对LSTMNN模型的内部神经元特征进行排序，将层次结构整合到LSTMNN模型中，得到ON‑LSTMNN模型，再引入双向机制，构建BiON‑LSTMNN模型；步骤三：训练BiON‑LSTMNN模型，以ISFO算法优化BiON‑LSTMNN模型的批量大小和隐藏神经元数量，直至满足适应度函数的预设要求；步骤四：以优化得到的批量大小和隐藏神经元数量作为BiON‑LSTMNN模型的超参数，构建得到热误差预测模型。本发明还公开了一种基于关键误差的物理‑边‑雾‑云误差控制系统。 | ||
| 搜索关键词： | 误差 预测 模型 创建 方法 基于 关键 物理 控制系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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