基于LSTM神经网络的流水线检定误差预测方法、系统及存储介质

本发明公开了一种基于LSTM神经网络的流水线检定误差预测方法、系统及存储介质。方法为：基于流水线检定设备和流水线检定设备周围环境的历史温度数据和流水线检定设备的历史检定误差数据构建数据集，将数据集中的历史温度数据输入LSTM神经网络模型，以数据集中的历史检定误差数据作为LSTM神经网络模型的标签，对LSTM神经网络模型进行训练；将流水线检定设备和流水线检定设备周围环境的实际温度数据输入训练好的LSTM神经网络模型，得到流水线检定设备的检定误差。本发明通过神经网络模型对监测数据进行分析和预测，提高流水线检定误差预测的准确性和效率。