摘要
本申请涉及制造工艺多目标优化技术领域,具体提供一种空调工艺参数的多目标优化方法、电子设备及存储介质,旨在解决现有方法用于空调生产工艺会导致不能准确获得最优方案的技术问题。为此目的,本申请的空调工艺参数的多目标优化方法包括:采集与空调工艺参数相关的历史数据集;基于历史数据集获取融合特征;利用融合特征对循环神经网络进行训练,获得目标代理模型;将目标代理模型作为目标函数,利用遗传算法对目标函数进行多目标优化,生成帕累托前沿;对帕累托前沿进行理想解排序,获得最优空调工艺参数的组合。如此,使得空调系统工艺流程的能源消耗最小化,提高多目标优化的效率和准确率。
技术关键词
融合特征
空调
参数
样本
遗传算法
高阶统计特征
因子
异常数据
电子设备
节点
处理器通信
密度
异构
邻域
可读存储介质
规模
存储器
注意力
系统为您推荐了相关专利信息
动态浮力
避碰方法
PID控制算法
模糊规则库
无人航行器技术
光伏电站
数据输入模块
数据处理模块
智能优化系统
智能优化方法