一种基于卷积神经网络的烧结混合料槽料位预测方法、系统及存储器

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一种基于卷积神经网络的烧结混合料槽料位预测方法、系统及存储器
申请号:CN202411378000
申请日期:2024-09-30
公开号:CN119335853A
公开日期:2025-01-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于卷积神经网络的烧结混合料槽料位预测方法、系统及存储器。该方法通过随机森林算法筛选了与混合料槽料位相关的特征变量作为模型输入参数,并对输入变量时间序列数据进行自相关性分析,构建了二维特征变量矩阵;将二维矩阵输入预先训练好的基于卷积神经网络的混合料槽料位预测模型中,获得混合料槽料位输出;基于上述方法,本发明开发了烧结混合料槽料位预测系统,该系统可以提前预报混合料槽料位,为操作人员及时发现混合料槽料位变化,对操作参数做出准确调控提供重要依据。
技术关键词
卷积神经网络模型 卷积模块 随机森林 变量 计算机可读存储器 训练集筛选 训练样本数目 预测系统 可编程逻辑控制器 指数 矩阵 节点 序列 数据 混合料 算法 参数 批量
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