基于 LSTM 网络创建“软传感器”
您将采取以下步骤：
收集数据并进行预处理
它从要监视的进程或系统收集数据，
是预处理，以便在 LSTM 网络中使用。
这包括清理、规范化和了解网络。
格式等。
定义 LSTM 网络的体系结构
这是层数，每个层的神经元数
和网络使用的其他超参数。
学习 LSTM 网络
完成数据预处理和网络体系结构定义后，
使用数据学习 LSTM 网络。
这包括向网络提供输入数据和相应的输出数据。
包括调整网络权重和偏差，以便进行准确的预测。
测试 LSTM 网络
完成网络学习后，使用其他数据集进行测试
评估其性能。
实现 LSTM 网络
完成网络学习和测试后
您可以使用它作为“软传感器”来预测流程和系统。
请务必注意，这是一个高级别概述，每个步骤都有许多细节和注意事项。
此外，根据数据的复杂性，LSTM 网络的性能可能会提高。
特征量工程、正则化、合奏方法等
您可能需要使用更高级的技术。