基于深度学习的高温大曲发酵过程温度预测方法

本发明公开了基于深度学习的高温大曲发酵过程温度预测方法，属于制曲工艺技术领域，包括，采集发酵仓曲块核心温度和与之相关的变量参数，将同一时间点采集到的变量参数作为一条样本存入原始数据表，并对原始数据进行处理；确定模型的历史窗口和预测视野，使用处理后数据的历史和当前时序数据构建用于预测区块核心温度的特征向量，作为模型的训练样本，并采用基于信息论的变量筛选方法对输入样本进行数据降维；基于长短期记忆神经网络架构进行建模，并输入训练样本进行训练；使用训练好的预测模型，根据采集的变量参数实时预测曲块核心温度。本发明能够快速、精准的把控发酵仓内的整体发酵情况，明确发酵过程中的关键控制点，从而优化翻曲工艺。