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作者：张雷;任国峰;洪斌斌;邹泉;郑红艳;赵云川;徐大勇;堵劲松;李银华;苏子淇;熊开胜;
单位：郑州轻工业大学电气信息工程学院;中国烟草总公司郑州烟草研究院;云南中烟工业有限责任公司;
摘要：润叶过程中出口烟叶的水分是重要质量指标，然而润叶过程具有多变量、非线性、非平稳等特点，给水分预测带来了巨大挑战，本研究提出了一种基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）和门控循环单元（Gated Recurrent Units, GRU）的集成预测方法。首先，利用VMD对烟叶水分含量进行分解，得到若干本征模态函数（Intrinsic Mode Function, IMF）。然后，针对不同尺度的模态分量，建立相应的GRU网络以提取多尺度特征。同时，设计并行GRU网络提取过程变量与烟叶水分之间的复杂时序依赖关系。最后，将所有GRU网络的输出隐藏状态进行拼接，并通过全连接层进行进一步特征提取和水分预测。研究结果表明，在某复烤厂实际生产数据集上，VMD-GRU的预测结果较传统预测方法提高了平均40%的预测准确率，特别是在多步预测上精度优势明显，证明了算法的有效性和优越性。
关键词：烟叶水分预测;变分模态分解;门控循环单元网络;润叶过程;软测量
基金资助：国家烟草专卖局科研大数据重大科技项“卷烟制丝加工大数据关键技术研究与应用”（110202101083(SJ-07)）; 河南省科技攻关计划项目（242102220028）; 河南省博士后科研项目（202102087）
