基于关联变量时滞分析卷积神经网络的生产过程时间序列预测方法

发布时间：2018-08-11 20:50

【摘要】：生产过程通常具有大时滞、非线性、多变量耦合等特点,往往难以建立准确的时间序列预测模型。基于生产过程历史数据,提出了一种采用关联变量时滞分析卷积神经网络(CNN)的生产过程时间序列预测方法,首先选取合适的关联变量并对关联变量与输出进行时滞分析,然后利用时滞分析结果确定关联变量时间窗的大小,最后建立合适的CNN模型对时间序列进行预测。某反应精馏过程实验表明,此方法对于大时滞系统的长步长时间序列预测具有较好的准确性。
[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.
【作者单位】： 北京化工大学信息科学与技术学院;中国自动化控制系统总公司;
【分类号】：TP183

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本文编号：2178201