本文以提高甘蔗压榨工段效率为目标,提出采用深度学习算法TL-CNN(Temporal Convolutional Neural Network)来建模甘蔗压榨工段。TL-CNN可以有效地捕捉压榨过程中时变特征,来获得准确的压榨效率。为此,本文结合实际场景,利用TL-CNN模型构建甘蔗压榨工段建模,采用变量采样训练模型,较传统模型有着更高的准确率。本文还提出了一种新的评价指标,以评估模型的预测能力。
写一段题为《基于TL-CNN方法的甘蔗压榨工段建模》论文的引言
本文探讨了使用TemporalConvolutionalNeuralNetwork(TL-CNN)提升甘蔗压榨工段效率的方法。TL-CNN模型能有效捕捉压榨过程中的动态特性,通过变量采样训练提供更精确的效率预测,且其预测准确率超过传统模型。此外,文中还提出了新的评价指标以衡量模型的预测性能。

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