摘要
本发明公开了一种压缩机质量流量计算方法,其基于长短期记忆神经网络,包括:(1)使用互信息法在历史数据中选取质量流量测量相关的特征参数进行标准化预处理;(2)将特征参数按照时间序列构建为多参数多步时间序列数据样本;(3)将数据样本输入长短期记忆神经网络模型进行训练及优化并获得质量流量预测值;(4)对比质量流量预测值与实测值,调整长短期记忆神经网络模型超参数,直到预测结果满足精度要求。本番在不增加硬件成本的前提下,能快速、准确计算压缩机质量流量,大幅降低了试验的时间和金钱成本。
技术关键词
流量计算方法
压缩机
Sigmoid函数
量热器
估计算法
样本
数据
模型超参数
归一化方法
序列
记忆单元
滤波方法
预测误差
精度
系统为您推荐了相关专利信息
分类模型构建方法
癫痫监测装置
异质
卷积网络模型
深度特征提取
跟踪控制系统
远程控制中心
批量数据
误差
检测器
特征值
语义特征
提升系统
Sigmoid函数
模板
虚拟阻抗补偿
分布式模型预测控制
阻抗偏差
动态权重分配
分层协同控制
芯片表面缺陷
网络结构
分割模型训练方法
注意力机制
多层次特征融合