[发明专利]一种基于机器学习双模型的橡胶下料量预测方法有效
| 申请号： | 202010625029.4 | 申请日： | 2020-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN112001478B | 公开（公告）日： | 2023-04-11 |
| 发明（设计）人： | 刘贤康;谭彰;徐慧;汪月林 | 申请（专利权）人： | 蓝卓数字科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/08;G06N20/00;G06Q10/04;G06Q50/04;G06F16/215 |
| 代理公司： | 杭州华鼎知识产权代理事务所(普通合伙) 33217 | 代理人： | 项军 |
| 地址： | 315171 浙江省宁波市海曙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于机器学习双模型的橡胶下料量预测方法，包括：采集下料口的历史视频数据以及挤压机的历史工作状态数据；基于采集到的数据分别对数据预测模型和视觉预测模型进行训练；通过训练得到的数据预测模型和视觉预测模型，分别得到下料量的第一预测值和第二预测值；对第一预测值和第二预测值进行分析，根据分析结果得到橡胶下料量的实时预测值。通过机器学习双模型对下料量进行预测，不需要对生产设备进行大规模改造。只需要在现有生产设备的基础上部署相应采集终端，就能够解决橡胶下料量的预测问题，进而实现胶粒浓度的控制，减少对生产设备大规模改造的成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 双模 橡胶 料量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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