[发明专利]一种基于BLSTM神经网络的工业过程产品质量预测方法

摘要

一种基于BLSTM神经网络的工业过程产品质量预测方法，涉及一种工业过程预测方法，本发明方法，包括以下步骤：步骤一：分析整个工业过程变量关系，对正常历史数据进行归一化处理；步骤二：通过对处理后的数据进行最大互信息特征筛选得到重构数据；步骤三：将重构数据划分的训练数据代入双向长短期记忆网络学习其潜在联系，根据评价指标进行网络参数优化；步骤四：在线运用时，通过质量预测模型获得产品质量变量预测值，有效调整生产过程出现的异常，确保工业生产的正常运行。实验证明该方法可有效进行产品质量预测及对工业过程运行状态起到了很好的监视作用。