摘要
本公开涉及一种时空机理引导的滚筒烘丝出口烟丝温湿度变步长预测方法,该方法包括:收集滚筒烘丝过程中平稳状态下的运行数据作为训练集,并根据单批烟丝经过烘丝过程的时间长度进行滑窗划分;根据专家经验选择与烟丝温湿度预测相关的变量,对烘丝过程的K个控制单元分别使用长短期记忆网络以及图卷积网络进行局部时空特征提取;对于未选择的其他过程变量,使用稀疏自编码器提取其中的有效信息。本公开充分利用了滚筒烘丝过程的设备控制原理以及时空机理信息,与传统数据驱动预测方法相比,模型收敛速度更快,且具有更好的准确性与可解释性,为滚筒烘丝过程出口烟丝的温度和湿度预测提供了更好的预测算法。
技术关键词
步长预测方法
控制单元
温湿度
长短期记忆网络
烟丝
滚筒
时序特征
全局特征融合
编码器
矩阵
变量
注意力机制
数据
样本
局部时空特征
训练集
传播算法
稀疏特征
解码器
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