基于改进BiLSTM的多工序产品质量预测研究

张天瑞; 刘玉亭; 王译可

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基于改进BiLSTM的多工序产品质量预测研究

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针对多工序产品制造过程的复杂性,为了解决多工序产品生产过程中影响产品质量问题的不确定因素,同时提高生产工序的生产能力,保证生产的稳定性,提出了一种基于核主成分分析和改进麻雀搜索算法优化BILSTM的多工序产品质量预测模型。利用KPCA对数据预处理,主成分分析的基础上结合核方法建立核函数,降维去除冗余特征,引入改进的高斯变异和均匀变异算子η改进麻雀搜索算法;将改进的麻雀搜索算法引入双向长短期记忆网络中,将降维处理后的数据导入ISSA-BiLSTM模型中实现多工序产品的质量预测;以TFT-LCD制造过程为例进行案例分析,并与现有方法比较分析。实验结果表明:该预测模型具有较好的预测精度,且均方根误差值小于10%,有效地提高了多工序产品质量的预测精度。

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来源
《系统仿真学报》 |2023年第11期|2321-2332|共12页
作者
张天瑞; 刘玉亭; 王译可;
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作者单位

沈阳大学机械工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机仿真;
关键词
多工序产品; 质量预测; KPCA; ISSA; BILSTM;

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