【摘要】：生產(chǎn)過(guò)程通常具有大時(shí)滯、非線性、多變量耦合等特點(diǎn),往往難以建立準(zhǔn)確的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型�；谏a(chǎn)過(guò)程歷史數(shù)據(jù),提出了一種采用關(guān)聯(lián)變量時(shí)滯分析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的生產(chǎn)過(guò)程時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法,首先選取合適的關(guān)聯(lián)變量并對(duì)關(guān)聯(lián)變量與輸出進(jìn)行時(shí)滯分析,然后利用時(shí)滯分析結(jié)果確定關(guān)聯(lián)變量時(shí)間窗的大小,最后建立合適的CNN模型對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)。某反應(yīng)精餾過(guò)程實(shí)驗(yàn)表明,此方法對(duì)于大時(shí)滯系統(tǒng)的長(zhǎng)步長(zhǎng)時(shí)間序列預(yù)測(cè)具有較好的準(zhǔn)確性。
[Abstract]:The production process is usually characterized by large time delay, nonlinearity and multivariable coupling, so it is difficult to establish an accurate time series prediction model. Based on the production process history data, a production process time series prediction method based on the correlated variable time-delay analysis convolution neural network (CNN) is proposed. Firstly, the appropriate correlation variables are selected and the correlation variables and outputs are analyzed with time delay. Then the time window of the associated variables is determined by the time-delay analysis, and a suitable CNN model is established to predict the time series. The experimental results of a reactive distillation process show that the proposed method is accurate for long step time series prediction of large time delay systems.
【作者單位】： 北京化工大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;中國(guó)自動(dòng)化控制系統(tǒng)總公司;
【分類號(hào)】：TP183

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本文編號(hào)：2178201