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基于关联变量时滞分析卷积神经网络的生产过程时间序列预测方法

张浩  刘振娟  李宏光  杨博  路洁  
【摘要】:生产过程通常具有大时滞、非线性、多变量耦合等特点,往往难以建立准确的时间序列预测模型。基于生产过程历史数据,提出了一种采用关联变量时滞分析卷积神经网络(CNN)的生产过程时间序列预测方法,首先选取合适的关联变量并对关联变量与输出进行时滞分析,然后利用时滞分析结果确定关联变量时间窗的大小,最后建立合适的CNN模型对时间序列进行预测。某反应精馏过程实验表明,此方法对于大时滞系统的长步长时间序列预测具有较好的准确性。

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