【摘 要】
：
在对塑料成型生产线设备组成、框架结构、各部分工艺研究的基础上,基于深度学习对塑料成型生产线能耗预测模型展开研究.采用了深度学习框架Tensorflow 2.0作为实验平台进行模
【机 构】
：
南京信息职业技术学院人工智能学院,江苏南京 210023
论文部分内容阅读
在对塑料成型生产线设备组成、框架结构、各部分工艺研究的基础上,基于深度学习对塑料成型生产线能耗预测模型展开研究.采用了深度学习框架Tensorflow 2.0作为实验平台进行模型构建,采用循环神经网络(RNN)进行生产线能耗预测模型的设计,并根据生产过程中的能耗数据进行模型训练与验证.结果表明:模型验证预测误差范围在1％以内,预测模型能够有效捕捉到电能消耗的能耗波动,在误差范围内实现了模型的预测功能.生产线能耗的合理预测模型建立对于企业的绿色环保生产、低碳节能改造、合理分配加工生产任务具有一定的工程贡献与实用价值.
其他文献
目的:探讨喉咽鳞癌组织中细胞角蛋白4(CK4)的表达及其临床意义。方法:应用免疫组织化学方法检测60例喉咽鳞癌患者的癌旁正常组织和癌组织标本中CK4的表达。结果:CK4在癌旁正
制备了具有多孔结构的聚四氟乙烯(PTFE)膜,并利用低压等离子体对膜表面进行改性处理,探究了空气和乙炔分别作为等离子体源时对改性PTFE膜的电容去离子性能和力学性能的影响.
针对注塑工艺参数对塑料齿轮加工性能的影响进行研究,利用BP神经网络建立了塑料齿轮工艺参数的优化模型.通过Pro/E软件建立了塑料齿轮的参数化三维模型,在Plastic Advisor中
目的 观察硫化氢(hydrogen sulfide,H2S)急性中毒大鼠肺组织血红素加氧酶1(heme oxygenase 1,HO-1)、醌氧化还原酶1(NAD (P)H：quinine oxidoreductase 1,NQO-1)和核转录因
为提升塑料光纤链路识别性能,设计了基于并行神经网络的塑料光纤链路自动识别模型,应用长短期记忆神经网络(LSTM)捕获塑料光纤链路信号的时空依赖特征,应用并行卷积神经网络
为优化交换器外壳注塑工艺,应用计算机辅助、神经网络技术开展交换器外壳注塑模具的优化研究.设计基于卷积神经网络的工艺参数优化模型,通过深层次、并行卷积神经网络期望捕
为解决塑料光纤(POF)通信系统中传输带宽受限问题,使用CAZAC预编码辅助的多载波调制技术提升POF传输系统中的传输速率,结果表明:使用CAZAC预编码可将POF-OFDM的误码率(BER)性
对塑料光纤通信链路出现故障时的传统处理方法进行了系统叙述.基于模糊Petri网理论,提出了一种电力系统中塑料光纤通信链路故障检测方法,为塑料光纤通信链路故障检测提供了新
目的：观察百草枯急性中毒大鼠肺组织中与凋亡相关的因子(Caspase-3的基因表达及二巯丙磺钠(Na-DMPS)干预的影响,探讨百草枯对大鼠肺损伤的机制和Na-DMPS的保护作用.方法：清
以大豆油和脂肪酸甲酯为原料,甲酸为氧载体,通过环氧化反应原位合成增塑剂环氧脂肪酸甲酯.考察大豆油质量分数、过氧化氢用量、过氧化氢滴加时间、甲酸用量、反应时间和反应