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“基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的松散回潮出口含水率預(yù)測(cè)方法”發(fā)明專利獲公開

2025年05月07日 來(lái)源:國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)站
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2025年4月18日,國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局公開一件由紅云紅河煙草(集團(tuán))有限責(zé)任公司申請(qǐng)的發(fā)明專利:基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的松散回潮出口含水率預(yù)測(cè)方法。

在煙葉回潮的生產(chǎn)線上設(shè)置多個(gè)傳感器,它們用于實(shí)時(shí)采集煙葉的工藝流量、加水比例、氣水混合自動(dòng)閥門開度、工藝熱風(fēng)溫度、加水流量、物料累計(jì)量、加水累計(jì)量、蒸汽自動(dòng)閥門開度和出料含水率,該發(fā)明基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的松散回潮出口含水率預(yù)測(cè)方法包括:數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、對(duì)上述參數(shù)進(jìn)行斯皮爾曼相關(guān)性分析、圖數(shù)據(jù)構(gòu)建、用多組關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練、用訓(xùn)練好的模型來(lái)預(yù)測(cè)松散回潮工序下一時(shí)刻的煙葉出口含水率。據(jù)悉,該發(fā)明利用GAT捕捉生產(chǎn)數(shù)據(jù)中各參數(shù)之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系,通過(guò)LSTM處理時(shí)間序列數(shù)據(jù),有效結(jié)合空間特征和時(shí)間特征,顯著提高了出口含水率的預(yù)測(cè)精度,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型在MAE評(píng)價(jià)指標(biāo)上均表現(xiàn)出色。

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