| 专利号 | 2022101272690 | 申请日 | 2022-02-11 | 专利名称 | 基于输入变量选择与LSTM神经网络的动态软测量建模方法 |
| 授权日 | 2024-08-09 | 专利权人 | 齐鲁工业大学 | 发明人 | 孙凯;隋璘;刘咏诗;俞晓冬 |
| 主分类号 | G06F30/27 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及基于输入变量选择与LSTM神经网络的动态软测量建模方法，包括如下步骤:S1：采集输入、输出数据组成历史训练样本数据库；S2：对采集的样本数据进行预处理，将采集的数据进行缺失值、异常值处理及数据标准化；S3：构建和训练LSTM神经网络软测量模型；S4：MNNG算法设计：基于MIC算法设计自适应约束算子，并将自适应约束算子嵌入NNG算法约束中；S5：将MNNG算法嵌入LSTM神经网络结构，优化LSTM网络输入权重，删除冗余变量，建立更简化的软测量模型。本方案基于非负绞杀算法与最大互信息系数设计自适应加权惩罚函数，并将其与长短期记忆神经网络相结合，提供了一种基于输入变量选择与LSTM神经网络的动态软测量建模方法。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
