期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
融合多尺度卷积网络与TransGRU的流程生产过程质量多步预测方法
1
作者 张家刚 阴艳超 +1 位作者 易斌 梁敏 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第12期4760-4773,共14页
流程生产具有连续性强、生产工序多、变量间耦合复杂、原料成分波动大等特点,如何在原料特性和生产工况等内外部条件变化时,准确预知产品质量发生的变化,是保证生产流程优化运行的核心问题。传统方法难以有效捕捉复杂的非线性和长期依... 流程生产具有连续性强、生产工序多、变量间耦合复杂、原料成分波动大等特点,如何在原料特性和生产工况等内外部条件变化时,准确预知产品质量发生的变化,是保证生产流程优化运行的核心问题。传统方法难以有效捕捉复杂的非线性和长期依赖关系,导致预测精度不高。对此,提出了一种融合多尺度卷积网络与TransGRU的流程生产过程质量多步预测方法。该模型利用不同尺度的卷积核提取不同时间尺度的特征,采用Transformer中的多头注意力机制,捕获序列中任意位置的依赖关系,提升模型对复杂非线性和长期依赖关系的建模能力。在此基础上,考虑到生产过程参数的时间动态特性,采用基于残差的GRU网络进行序列预测,充分利用时间序列信息,提高预测精度。最后,以某流程制丝生产线的烘丝工序为例进行了实验验证,结果表明,所提出方法在预测精度、稳定性和网络结构都优于其他对比模型,多步预测的准确率均在95.1%以上,为实现生产过程质量精准控制提供了新方法和新途径。 展开更多
关键词 流程生产 时间动态特性 多步预测 多尺度卷积 transgru
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部