基于深度学习的钟表生产产量预测方法及其系统

本发明公开了基于深度学习的钟表生产产量预测方法及其系统，通过利用Bi‑GRU双向门控循环单元对标准多源生产数据进行时间序列建模，捕捉长期依赖关系，利用注意力机制对特征进行加权融合，得到融合多模态特征；建立深度学习模型，引入轻量级LSTM进行短周期预测，结合随机森林与XGBoost对长周期预测结果进行校准，得到产量协同预测模型；将所述融合多模态特征输入产量协同预测模型中进行预测，输出长周期产量预测值和短周期产量预测值。能够更准确地预测钟表生产过程中长周期和短周期的产量趋势。