基于TSA-ANN模型的熔纺纤维力学性能多变量预测方法

本发明属于化纤全流程智能化生产技术领域，涉及基于TSA‑ANN模型的熔纺纤维力学性能多变量预测方法，具体为：S1.采集数据：通过实验获取纺丝工艺参数及对应的熔纺纤维力学性能数据；S2.扩充数据；S3.构建数据集：将采集得到的数据和扩充得到的数据共同组合成数据集，并划分为训练集和测试集；S4.建立TSA‑ANN模型，TSA‑ANN模型为双流并行双注意力机制驱动的人工神经网络模型；S5.设置TSA‑ANN模型的超参数的初始值；S6.训练和测试TSA‑ANN模型；S7.模型预测：输入新的纺丝工艺参数，由训练好的TSA‑ANN模型输出预测的熔纺纤维力学性能数据。本发明能够实现熔纺纤维力学性能指标的精准预测，为开发具有优异力学性能的纤维提供了智能化方案。