公开(公告)号：CN112329324A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN202011184199.X

申请日：2020-10-29

Applicant: 重庆科技学院

Inventor： 姚立忠 ,  丁伟 ,  聂玲 ,  张玉泽 ,  李太福 ,  易军

IPC: G06F30/25 ,  G06F30/27 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明提供一种基于MCMC‑UPFNN的铝电解工耗演化模型构建方法，所述铝电解工耗演化模型构建方法采用如下步骤：S1，建立基于神经网络的滤波方程；S2，从神经网络权值阈值所建立的先验分布中抽取N个粒子 i＝1，2，…，N；S3，在每一时刻用无迹卡尔曼滤波更新S2的粒子；S4，通过有效粒子数判断是否进一步更新粒子；S5，通过MCMC方法来产生新的粒子；S6，融合结果输出。本发明的有益效果是，在保持粒子多样性的同时，提高了模型的自适应能力，使得铝电解工耗演化模型的预测更准确。

公开(公告)号：CN112329324B

公开(公告)日：2023-01-24

申请号：CN202011184199.X

申请日：2020-10-29

Applicant: 重庆科技学院

Inventor： 姚立忠 ,  丁伟 ,  聂玲 ,  张玉泽 ,  李太福 ,  易军

IPC: G06F30/25 ,  G06F30/27 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明提供一种基于MCMC‑UPFNN的铝电解工耗演化模型构建方法，所述铝电解工耗演化模型构建方法采用如下步骤：S1，建立基于神经网络的滤波方程；S2，从神经网络权值阈值所建立的先验分布中抽取N个粒子i＝1，2，…，N；S3，在每一时刻用无迹卡尔曼滤波更新S2的粒子；S4，通过有效粒子数判断是否进一步更新粒子；S5，通过MCMC方法来产生新的粒子；S6，融合结果输出。本发明的有益效果是，在保持粒子多样性的同时，提高了模型的自适应能力，使得铝电解工耗演化模型的预测更准确。