申请/专利权人：电子科技大学

申请日：2024-01-10

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117852714A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/04;G06F18/213;G06F18/25;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/0985;G06N3/006

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明公开了一种基于AFSA优化Transformer‑GRU的非恒温数控车间短期温度预测方法，首先进行实验数据采集，对采集数据进行预处理并划分为训练集和测试集，然后建立Transformer‑GRU模型进行温度预测，最后通过AFSA算法优化模型参数，完成温度预测。本发明的方法综合利用Transformer和GRU神经网络充分提取长短期特征，通过自注意力机制进行不同模型之间的特征融合构建温度预测复合模型，基于人工鱼群算法进行超参数和模型网络拓扑结构的优化，该算法通过模拟鱼群的行为来寻找最优解，从而高效地搜索模型空间，进一步提升模型性能，有效提高模型的预测精度和效率，为数控机床热误差补偿实现奠定有效技术保障。

主权项：1.一种基于AFSA优化Transformer-GRU的非恒温数控车间短期温度预测方法，具体步骤如下：S1、实验数据采集，进行预处理并划分为训练集和测试集；S2、建立Transformer-GRU模型进行温度预测；S3、AFSA算法优化模型参数，完成温度预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学 基于AFSA优化Transformer-GRU的非恒温数控车间短期温度预测方法

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