[发明专利]一种基于双向LSTM的低压铸造机时间序列数据异常检测方法有效
| 申请号： | 202010015484.2 | 申请日： | 2020-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN111241744B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 童哲铭;郑晓涛;童水光;唐宁;余跃 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天昊专利代理事务所(特殊普通合伙) 33283 | 代理人： | 何碧珩 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提出一种基于双向LSTM的低压铸造机时间序列数据异常检测方法，包括以下步骤：从数据库调取正常状态下的低压铸造机压力原始数据；对调取的压力原始数据进行数据预处理操作，并将数据转换为监督学习所需数据格式；将所得压力数据划分为训练集和测试集数据；使用所得训练集数据训练，建立并保存双向LSTM神经网络模型；根据测试集期望输出与预测输出计算误差，将修正后的误差作为双向LSTM神经网络预测输出误差；调取待测压力原始数据，将处理好的数据输入训练好的双向LSTM神经网络中进行预测。本发明专利预测部分使用双向LSTM，可以得到比单向LSTM神经网络更加准确的预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双向 lstm 低压 铸造 机时 序列 数据 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江大学，未经浙江大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010015484.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
