一种基于混合深度学习模型的配棉成纱质量预测方法

本发明公开了一种基于混合深度学习模型的配棉成纱质量预测方法，包括以下步骤：步骤S1：将原棉指标和工艺参数输入确定性预测模型进行多尺度特征提取和处理，动态调整对重要特征的关注，输出确定性预测结果；步骤S2：将确定性预测模型输出的预测结果输入到不确定性预测模型，将原棉指标和工艺参数作为条件，进行不确定性预测；步骤S3：通过对不确定性预测模型多次采样，得到多个残差值，与确定性预测模型结果相加，得出最终的配棉成纱质量预测结果。本发明结合了回归模型和条件去噪扩散概率模型，使得整个混合深度学习模型的预测结果更加贴近实际生产情况，显著提升了成纱质量预测的准确性和鲁棒性，适用于具有不确定性和随机性的工业生产场景。