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一种基于LSTM深度循环神经网络的PVC水分含量的预测方法

基本信息

申请号 CN202110538224.8 申请日 -
公开（公告）号 CN113241129A 公开（公告）日 2021-08-10
申请公布号 CN113241129A 申请公布日 2021-08-10
分类号 G16C20/30（2019.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分类 物理
发明人 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
代理机构 - 代理人 -
地址 100094北京市海淀区北清路81号院二区1号楼7层701室
法律状态 -

摘要

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。