目的建立皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient,PCC)和长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的反应液葡萄糖含量预测模型用以实时预测葡萄糖酸锌生产过程中反应液葡萄糖含量。方法通过葡萄糖酸锌制备实验,结合PC...目的建立皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient,PCC)和长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的反应液葡萄糖含量预测模型用以实时预测葡萄糖酸锌生产过程中反应液葡萄糖含量。方法通过葡萄糖酸锌制备实验,结合PCC理论确定对反应液葡萄糖含量有较大影响的因素,对这些因素进行数据采集并将其作为神经网络的输入变量,采集反应液葡萄糖含量数据并进行处理,将其作为神经网络的输出变量,进而建立反向传播神经网络(backpropagation neural network,BP)和LSTM神经网络的反应液葡萄糖含量预测模型。结果通过100次模型迭代训练,对照BP反应液葡萄糖含量预测模型可以看出LSTM反应液葡萄糖含量预测模型在测试集的误差约为0.45%,误差较小,准确度较高。结论基于LSTM反应液葡萄糖含量预测模型显著提高了预测精度,相比现有检测方法更加智能高效,能够有效辅助生产进行。展开更多
文摘目的建立皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient,PCC)和长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的反应液葡萄糖含量预测模型用以实时预测葡萄糖酸锌生产过程中反应液葡萄糖含量。方法通过葡萄糖酸锌制备实验,结合PCC理论确定对反应液葡萄糖含量有较大影响的因素,对这些因素进行数据采集并将其作为神经网络的输入变量,采集反应液葡萄糖含量数据并进行处理,将其作为神经网络的输出变量,进而建立反向传播神经网络(backpropagation neural network,BP)和LSTM神经网络的反应液葡萄糖含量预测模型。结果通过100次模型迭代训练,对照BP反应液葡萄糖含量预测模型可以看出LSTM反应液葡萄糖含量预测模型在测试集的误差约为0.45%,误差较小,准确度较高。结论基于LSTM反应液葡萄糖含量预测模型显著提高了预测精度,相比现有检测方法更加智能高效,能够有效辅助生产进行。
