基于tSNE⁃LSTM算法的工业预测模型

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摘  要： 随着工业生产的复杂性和规模的增加，准确的工业预测模型对于提高生产效率和降低成本至关重要。为此，提出一种基于tSNE⁃LSTM算法的工业预测模型来预测工业生产过程的温度。将t⁃SNE应用于数据降维和特征提取，然后使用LSTM进行序列建模和预测。该模型结合了t⁃SNE降维和LSTM循环神经网络的优势，能够有效地捕捉时间序列数据的非线性动态特征，并进行准确预测。（剩余7849字）

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