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发明公开
多变量时间序列深度信念网络的低压铸造模温预测方法无效

公开(公告)号：CN110991605A

公开(公告)日：2020-04-10

申请号：CN201911024388.8

申请日：2019-10-25

Applicant: 燕山大学

Inventor： 程淑红 , 栗子豪 , 张典范 , 张仕军 , 张丽

IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/04

Abstract: 本发明提供一种多变量时间序列深度信念网络的低压铸造模温预测方法，包括以下步骤：选取多个变量，每个变量按照一定时间段内的时间序列作为模型输入；对多个变量进行归一化处理，构建多变量时间序列深度信念网络的低压铸造模温预测模型的输入层；初步建立模温预测模型；确定初始参数，进行无监督的前向训练；采用误差修正算法进行反向微调，优化权值w和偏置b；利用训练好的模温预测模型进行低压铸造模具温度实时预测。本发明解决了多个变量与模具温度之间时延问题，避免了计算各变量与模具温度之间时延的工作，降低了多变量数据所需的运算量，同时提高了模具温度预测的精确度。

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