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基于LSTM模型的工业物联网通信缺失数据预测研究

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工业物联网通信数据在现代制造和生产中起着关键作用,然而,由于各种原因,通信中的数据缺失问题成为制约其性能和可靠性的一个挑战.鉴于此,研究在分析现有的工业物联网安全通信架构的基础上,引入了长短时记忆网络进行改进,并通过多层感知机进行数据校准,最后提出了一种新型数据预测模型.实验结果表明,研究所提模型的MAE、MAPE、MSE和RMSE最低值分别为0.0114、0.0221、0.0204和0.0175,R2和P值最大分别为0.8542和0.9539,相较于同类型的数据预测模型具有更优的预测准确度和更突出的稳定性.研究旨在为工业物联网通信缺失数据预测提供更有效的技术手段和理论依据.

肖志良、汪丽娟、郑雁予

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佛山职业技术学院,广东佛山,528137

工业物联网 通信数据 数据预测 长短时记忆网络

广东省教育厅普通高等学校重点科研平台项目(2021)

2021KCXTD074

2024

电子元器件与信息技术

电子元器件与信息技术

ISSN:
年,卷(期):2024.8(2)
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