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基于门控循环单元神经网络的LED寿命预测方法
文献摘要：
LED寿命预测仍存在预测结果准确性不高、预测速度不足等问题.本文提出了一种基于门控循环单元神经网络的LED寿命预测方法,提出利用门控循环单元简化神经网络预测模型,并将模型输入数据的长度设置为变量,使预测过程能够考虑更多的LED历史退化信息;再采集LED流明维持数据作为训练样本,训练寿命预测模型;最后利用训练好的模型对LED进行寿命预测实验,并与其他三种方法进行对比.实验结果表明,本文方法具有更高的预测准确度和更快的预测速度,且具有良好的鲁棒性.
文献关键词：
LED;门控循环单元;寿命预测;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
龚晓春;朱云;李晟;颜建堂;李玉晓
作者机构：
江西理工大学理学院,江西赣州 341000;深圳卡洛照明有限公司,广东深圳 518012
文献出处：
引用格式：
[1]龚晓春;朱云;李晟;颜建堂;李玉晓-.基于门控循环单元神经网络的LED寿命预测方法)[J].照明工程学报,2022(06):93-101
A类：
B类：
门控循环单元神经网络,LED,寿命预测方法,结果准确性,测速,神经网络预测模型,模型输入,输入数据,流明,训练样本,寿命预测模型,练好,三种方法,预测准确度
AB值：
0.261627
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