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混合LSTM与卷积神经网络的氧气提取率预测方法
1
作者
王曙燕
同艳丽
+1 位作者
李冠雄
孙家泽
《现代电子技术》
北大核心
2024年第10期123-128,共6页
针对空分装置系统的运行参数量大、氧气提取率预测研究欠缺的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)以及混合LSTM和CNN的氧气提取率预测方法。将氧气提取率作为预测目标,基于卷积神经网络、LSTM、混合LSTM与卷积神...
针对空分装置系统的运行参数量大、氧气提取率预测研究欠缺的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)以及混合LSTM和CNN的氧气提取率预测方法。将氧气提取率作为预测目标,基于卷积神经网络、LSTM、混合LSTM与卷积神经网络模型对其进行建模,并应用于空分装置系统运行采集的数据中。使用平均绝对百分比误差、均方根误差和平均绝对误差等指标来评价预测模型的精度,并使用模型训练时间以及模型收敛速度评估模型性能。实验结果表明,采用混合LSTM和卷积神经网络的氧气提取率预测方法的效果明显优于其他两种模型。
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关键词
LSTM
卷积神经网络
空分系统
氧气提取率
收敛速度
预测精度
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职称材料
题名
混合LSTM与卷积神经网络的氧气提取率预测方法
1
作者
王曙燕
同艳丽
李冠雄
孙家泽
机构
西安邮电大学计算机学院
开封迪尔空分实业有限公司
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第10期123-128,共6页
基金
陕西省重点研发计划项目(2023-YBGY-410)
陕西省重点研发计划项目(2023-YBGY-204)。
文摘
针对空分装置系统的运行参数量大、氧气提取率预测研究欠缺的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)以及混合LSTM和CNN的氧气提取率预测方法。将氧气提取率作为预测目标,基于卷积神经网络、LSTM、混合LSTM与卷积神经网络模型对其进行建模,并应用于空分装置系统运行采集的数据中。使用平均绝对百分比误差、均方根误差和平均绝对误差等指标来评价预测模型的精度,并使用模型训练时间以及模型收敛速度评估模型性能。实验结果表明,采用混合LSTM和卷积神经网络的氧气提取率预测方法的效果明显优于其他两种模型。
关键词
LSTM
卷积神经网络
空分系统
氧气提取率
收敛速度
预测精度
Keywords
LSTM
convolutional neural network
air separation system
oxygen extraction rate
convergence speed
prediction accuracy
分类号
TN919-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混合LSTM与卷积神经网络的氧气提取率预测方法
王曙燕
同艳丽
李冠雄
孙家泽
《现代电子技术》
北大核心
2024
0
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