基于tSNE?LSTM算法的工業(yè)預(yù)測模型

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摘  要： 隨著工業(yè)生產(chǎn)的復(fù)雜性和規(guī)模的增加，準(zhǔn)確的工業(yè)預(yù)測模型對于提高生產(chǎn)效率和降低成本至關(guān)重要。為此，提出一種基于tSNE?LSTM算法的工業(yè)預(yù)測模型來預(yù)測工業(yè)生產(chǎn)過程的溫度。將t?SNE應(yīng)用于數(shù)據(jù)降維和特征提取，然后使用LSTM進(jìn)行序列建模和預(yù)測。該模型結(jié)合了t?SNE降維和LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢，能夠有效地捕捉時間序列數(shù)據(jù)的非線性動態(tài)特征，并進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測。（剩余7849字）