摘要
本发明提供一种基于人工智能的速冻机产能预测方法及系统,首先获取速冻机的运行状态数据集(含压缩机工作参数、风机运行参数、输送带传动参数)、物料属性数据集(含物料类型、物料初始状态、物料堆积参数)及环境参数数据集(含作业环境温度、作业环境湿度),接着对运行状态数据集与物料属性数据集构建关联特征,生成运行物料关联特征集,然后将环境参数数据集与运行物料关联特征集进行时序融合,得到环境关联时序特征序列,调用训练好的产能预测模型解析该环境关联时序特征序列,输出产能动态区间集合,最后根据该产能动态区间集合生成全程产能预测曲线,用于展示完整生产周期内的产能变化情况,从而能够全面、准确预测速冻机产能。
技术关键词
风机运行参数
时序特征
产能预测方法
压缩机
速冻机
环境温度值
特征值
特征时间点
曲线
数据
序列
设备特征
长短期记忆网络
状态更新
产能预测系统
回归算法