[发明专利]基于深度学习的复杂工业系统预报模型构建方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 202011439664.X | 申请日： | 2020-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN112580257B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 柴天佑;高愫婷 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G16C20/70;G16C60/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 晏静文;陈旭红 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种模型结构、参数及变量阶次未知的复杂工业系统预报模型构建方法、装置、设备及存储介质。复杂工业系统预报模型构建方法包括：建立工业系统的动态模型，确定所述动态模型的输入变量和输出变量，所述输出变量为被预报的变量；采用LSTM建立预报模型，将所述动态模型的所述输入变量作为LSTM的单个神经元输入，将所述动态模型的输出数据作为标签数据，将所述动态模型的未知变量阶次用LSTM的神经元个数表示，通过训练算法，根据所述标签数据与所述预报模型输出之间的误差确定LSTM的模型参数。针对复杂工业系统难以建立动态数学模型的问题，将动态系统建模方法与完备信息空间的深度学习技术相结合，实现了复杂工业动态系统预报模型的构建。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 复杂 工业 系统 预报 模型 构建 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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