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摘要
本发明公开了一种基于VMD-MIC-BIGRU的陶瓷辊道窑温度预测方法,包括下述步骤：VMD变分模态分解：将辊道窑烧成温度分解为多个平稳的本征模态函数分量；MIC最大信息系数：给定一个有限有序数据集X＝{x1,x2,…,xn},将X轴划分为X个网格,y轴划分为y个网格,获得一个网格分区G,通过改变x和y的值,选取不同网格分区下互信息的最大值作为MIC值；BIGRU双向门控循环：包括两个门控循环单元GRU的隐藏层共同组成的反向神经网络；模型评价指标；温度预测模型；本发明旨在提供一种基于VMD-MIC-BIGRU的陶瓷辊道窑温度预测方法,利用深度学习技术的特征提取和非线性处理能力,通过逐层无监督预训练和监督微调,缓解网络训练中梯度消失等限制性问题,提高模型的预测性能。
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