基于深度学习的反应釜产品性能预测方法及系统

本发明公开了基于深度学习的反应釜产品性能预测方法及系统，通过获取反应釜的目标工艺参数；将所述目标工艺参数输入至训练好的、所述产品的性能预测模型中，得到所述产品在反应釜中的性能参数；其中，所述性能预测模型以GAIL模型为基础框架，包括生成器，所述生成器包括依次连接的第一输入层、第一线性叠层、EAA模块、CAFM模块、第二线性叠层以及激活层，相比现有技术，通过引入CAFM和EAA模块，显著提升预测精度；有效捕捉反应釜工艺的动态特性，实时精确预测关键参数；为工艺优化与质量控制提供技术支撑，提高生产的智能化水平。