长短期记忆网络模型(LSTM)迭代学习优化算法研究任务书

 2022-02-10 06:02

全文总字数:1575字

1. 毕业设计(论文)的内容和要求

当存在批次间的重复过程干扰时,基于迭代学习的控制策略可以提高间歇过程的经济性能。

以LSTM为建模基础,进行迭代学习算法的研究,可以充分利用之前批次的信息,进一步完善模型。

课题要求学生熟悉简单间歇反应(苯胺加氢)的机理,可以应用matlab建立反应过程的模型;同时要求学生可以熟练使用python中机器学习包,建立反应的黑箱模型。

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2. 实验内容和要求

Matlab仿真模型建立;Python黑箱模型的建立与优化;所用算法的评价。

3. 参考文献

[1]刘山. 迭代学习控制系统设计及应用[D].浙江大学,2002.

[2]杜红彬. 间歇过程时频域建模及其模型预测控制研究[D].大连理工大学,2002.

[3]王玥. 模型与数据融合驱动的间歇过程自适应迭代学习控制[D].北京化工大学,2014.

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4. 毕业设计(论文)计划

起讫日期 设计(论文)各阶段工作内容2021-01-06~2021-01-15 调研,查阅资料,进行系统需求分析,完成英文文献翻译2021-01-16~2021-02-23 调研、查阅文献,完成开题报告2021-02-24~2021-03-01 完成机理模型的搭建,可以实现仿真2021-03-02~2021-03-08 完成黑箱模型的搭建2021-03-09~2021-03-19 进行优化调试2021-03-20~2021-04-30 将优化的结果在仿真模型上进行测试,应用迭代学习和之前批次的信息,进一步优化模型2021-05-01~2021-05-15 对模型的鲁棒性进行评价2021-05-16~2021-05-31 毕业设计工作总结和撰写论文2021-06-01~2021-06-15 论文评阅和答辩

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