基于长短期记忆网络的烟丝出口含水率预测与预警方法

本发明公开了一种基于长短期记忆网络的烟丝出口含水率预测与预警方法，包括：收集与烟丝出口含水率相关的历史数据，并进行归一化处理；构建基于LSTM的烟丝出口含水率预测模型；基于加权均方误差和绝对误差对预测模型进行评估；采用Adam优化算法对预测模型进行训练；将实时过程数据输入预测模型中，得到烟丝出口含水率的预测值；根据预测值，基于预设阈值进行在线预警。本发明的基于长短期记忆网络的烟丝出口含水率预测与预警方法，构建了LSTM模型以精确预测烟丝的出口含水率，能够更好地捕捉时间序列数据中的非线性特征和长期依赖性，显著提高预测精度；在含水率超出设定阈值时及时发出预警信号，帮助相关人员采取相应的控制措施。