摘要
本发明公开了一种工业柔性负荷状态空间模型参数预测方法及系统,该方法构建基于负荷状态分段的时序分段索引存储库,通过相空间重构计算异构动态指数、时频分析构建时频重现图谱计算频域重现指数,基于综合特征系数自适应选择“迭代特征筛选与对抗生成网络”或“动态时频分解与变分编码网络”特征增强模式,最后训练深度学习模型实现参数预测。本发明通过动态复杂度驱动的自适应特征处理,提升工业负荷参数分析的准确性和可靠性,优化工业设备运行效率与稳定性。
技术关键词
参数预测方法
状态空间模型
负荷
指数
时序
工业设备
网格
异构
柔性
动态
图谱
迭代特征
训练深度学习模型
参数预测系统
重构相空间
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