摘要：為了應(yīng)對卷煙制絲工藝中的不確定性所帶來的質(zhì)量風(fēng)險，提出了一種將差分移動平均自回歸（ARIMA）模型與深度學(xué)習(xí)中的長短期記憶單元（LSTM）模型相結(jié)合的制絲質(zhì)量數(shù)據(jù)預(yù)測方法，井用該方法對某卷煙企業(yè)制絲工藝中的加熱處理（HT）出口溫度和葉絲增溫增濕的入口水分進(jìn)行預(yù)測，以均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）和平均絕對百分比誤差（MAPE）為指標(biāo)來評估各模型的預(yù)測精度。結(jié)果表明，相較于單- ARIMA和LSTM模型，所提出的ARIMA-LSTM組合模型的預(yù)測值更精準(zhǔn)，在對HT出口溫度進(jìn)行預(yù)測時，組合模型的RMSE、MAE、MAPE值分別至少降低了60.1％、63.1％和63％；在對葉絲增溫增濕的入口水分進(jìn)行預(yù)測時，組合模型的RMSE、MAE、MAPE值分別至少降低了49.5％、49.4％和49.3％，有望為卷煙企業(yè)及時制定或調(diào)整生產(chǎn)方案提供合理的參考依據(jù)。

關(guān)鍵詞：ARIMA模型；長短期記憶網(wǎng)絡(luò)；殘差；時序預(yù)測；卷煙制絲質(zhì)量

中圖分類號：TP183 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A