基于深度時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遷移學(xué)習(xí)的流程制造工藝過(guò)程質(zhì)量時(shí)序關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)

摘要： 針對(duì)流程生產(chǎn)多工藝參數(shù)時(shí)序耦合導(dǎo)致的生產(chǎn)質(zhì)量難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的問(wèn)題，提出了基于深度時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遷移學(xué)習(xí)的生產(chǎn)質(zhì)量快速高效預(yù)測(cè)方法。借助序列到序列的學(xué)習(xí)框架，采用深度時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和時(shí)序注意力機(jī)制構(gòu)成的編碼器提取多源關(guān)鍵時(shí)序特征，采用殘差長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的解碼器挖掘質(zhì)量時(shí)序信息，引入遷移學(xué)習(xí)解決預(yù)測(cè)模型對(duì)生產(chǎn)質(zhì)量在線預(yù)測(cè)適應(yīng)性的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)表明所提方法的預(yù)測(cè)精度與穩(wěn)定性優(yōu)...