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摘要
本发明公开了一种基于GRA-WOA-GRU的玻璃马蹄窑温度预测方法,包括以下步骤：采集马蹄窑的温度数据集；对工作池温度数据进行预处理；对工作池温度的影响参数数据进行灰色关联度分析；对预处理后的工作池温度数据和关联度大于预设值的影响参数数据进行数据集划分,得到训练集和测试集；建立门控循环单元模型,并利用鲸鱼优化算法(WOA)对GRU模型的超参数进行优化,得到WOA-GRU模型；将训练集输入WOA-GRU模型进行温度预测,得到温度预测值。本发明解决了现有使用混合元启发式算法和数据预处理技术的ML模型来对马蹄窑的温度进行预测,但ML模型是浅层结构,不能完全模拟变量与各种复杂参数的非线性关系,导致输出的预测结果精准度不高的问题。
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