[发明专利]一种基于CNN-LSTM混合神经网络模型的工艺质量预测方法在审
| 申请号： | 202210929051.7 | 申请日： | 2022-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN115169737A | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 唐军;何邦华;周冰;林文强;易斌;谭国治;蔡波;唐丽;马宁;陈文;阴艳超;王明悦;张曦 | 申请（专利权）人： | 云南中烟工业有限责任公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市领专知识产权代理有限公司 11590 | 代理人： | 陈有业;任永利 |
| 地址： | 650231 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN‑LSTM混合神经网络模型的工艺质量预测方法，包括如下步骤：(1)采集数据，测量并记录与质量指标相关的变量，获得初始变量；(2)数据筛选，通过相关性分析对初始变量进行筛选，去除掉冗余变量后获得输入变量；选取数据集的前80％数据作为训练集，剩余20％的数据作为测试集；(3)采用CNN‑LSTM神经网络建立预测模型，并结合时序注意力机制，在模型中输入的输入变量，获得质量指标的预测数据；(4)根据获得质量指标的预测数据与真实数据之间进行分析评价，验证预测方法的有效性。本发明的工艺质量预测方法，通过建立混合神经网络模型预测质量指标，有针对性地解决了流程制造行业产品质量预测难的问题，满足了流程制造生产过程高水平质量控制的需要，为实现流程生产过程精准预测与优化调控提供方法和途径。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn lstm 混合 神经网络 模型 工艺 质量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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