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申请/专利权人：广西中烟工业有限责任公司
摘要：本发明实施例提供一种基于LSTM神经网络的烟丝烘丝机出口水分含量预测方法及控制系统，涉及卷烟烟丝生产领域。所述预测方法包括：以时序历史参数信息作为预测模型的输入，并通过LSTM循环神经网络处理时序信息，以此为基础搭建预测模型；通过时序历史参数信息和预测模型预测烘丝机出口水分；通过在模型训练过程中通过缩短预测时间距离，并在模型应用时循环预测较长时间距离后的烘丝机出口水分的方式，使模型在预测较长时间之后的烘丝机出口水分时能考虑设备参数波动对预测结果的影响。本发明在生产中实时获取生产数据，利用训练好的烘丝机出口水分预测模型实时预测出口水分，使得烘丝机出口水分达到较高的工艺水准。
主权项：1.一种基于LSTM的烘丝机出口水分预测方法，其特征在于，包括以下步骤：每间隔一定时间将烘丝机的设备参数以及烘丝筒入口烟丝的状态参数存入数据库；从数据库中读取烘丝机运行的历史参数信息；所述历史参数信息为指定过去一段时间内的所有设备参数和状态参数；所述历史参数信息包含一段时间内的时序历史参数信息；对烘丝机运行的历史参数信息进行预处理；通过LSTM神经网络提取历史参数信息的时序参数特征；以时序历史参数信息作为预测模型的输入，并通过LSTM循环神经网络处理时序信息，以此为基础搭建预测模型；通过时序历史参数信息和预测模型预测烘丝机出口水分；在预测模型训练时采用较短的单次预测时间距离，在预测模型应用时通过循环预测得到较长时间后的烘丝机出口水分预测值；根据当天的环境温湿度以及生产烟丝牌号的工艺要求设定出口水分的工艺要求，统计生产过程中烟丝通过烘丝机的时间t，通过烘丝机出口水分预测模型循环预测多次得到t时间后的烘丝机出口水分，并计算最佳筒温，通过PLC控制器将烘丝机温度设置成最佳筒温。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西中烟工业有限责任公司 一种基于LSTM的烘丝机出口水分预测方法及控制系统
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