基于门控循环单元神经网络的LED寿命预测方法
龚晓春1
朱云1
李晟1
颜建堂2
李玉晓1
1.江西理工大学理学院,江西赣州 3410002.深圳卡洛照明有限公司,广东深圳 518012
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.
关键词：LED门控循环单元寿命预测神经网络
分类号：TP399(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(11875149)江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ210816)
论文发表日期：2022-12-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 93-101 )
英文信息