[发明专利]一种基于工业数据的多维时序预测方法在审
申请号: | 202310703240.7 | 申请日: | 2023-06-14 |
公开(公告)号: | CN116821828A | 公开(公告)日: | 2023-09-29 |
发明(设计)人: | 石敏;唐昕;朱登明 | 申请(专利权)人: | 华北电力大学 |
主分类号: | G06F18/2433 | 分类号: | G06F18/2433;G06F18/214;G06F18/10;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/08;G06N3/045;G06F123/02 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 102206 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 暂无信息 | 说明书: | 暂无信息 |
摘要: | 本发明公开了一种基于工业数据的多维时序预测方法。该方法具有以下步骤:步骤1:深入研究工业加工过程中影响工业加工结果的因素,明确对工业加工产品优良率影响最显著的关键因素。步骤2:通过在工业加工机床上安装相应的检测传感器,实时采集多维时序数据,从而形成包含丰富信息的工业加工多维时序数据集。步骤3:基于步骤2的数据集构建高级工业加工多维时序预测模型,运用改进的深度循环神经网络和卷积网络,巧妙地提取多维时序数据的多层次特征,并借助这些特征训练出卓越的工业加工多维时序预测模型,使其能够准确预测未来多维时序信息。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 工业 数据 多维 时序 预测 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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