本发明公开了一种基于LSTM的环境温湿度在烟丝过程中的水份连续实时预测方法，为了保障多批次、连续生产环境下，加香后的烟丝出口水分的稳定性，实现基于LSTM的深度学习迭代预测方法，分析环境温湿度在烟丝过程中的水份分析和预测对加香后烟丝出口水分的影响，建立加香后烟丝含水率实时预测模型；通过模型求解，得出预测的环境温湿度对加香后烟丝出水率的影响趋势，最后采用模型预测值与实测值对比的方法进行检验。
本发明能实现对制丝水分的预测，从而提高预测的准备性和效率。

李国龙 孔兴 薛训明 徐永虎 许默为 文良奎 李亚 陆琨 汪飞 张超

安徽中烟工业有限责任公司

230088 安徽省合肥市高新区黄山路606号

本发明公开了一种基于LSTM的环境温湿度在烟丝过程中的水份连续实时预测方法，为了保障多批次、连续生产环境下，加香后的烟丝出口水分的稳定性，实现基于LSTM的深度学习迭代预测方法，分析环境温湿度在烟丝过程中的水份分析和预测对加香后烟丝出口水分的影响，建立加香后烟丝含水率实时预测模型；通过模型求解，得出预测的环境温湿度对加香后烟丝出水率的影响趋势，最后采用模型预测值与实测值对比的方法进行检验。
本发明能实现对制丝水分的预测，从而提高预测的准备性和效率。