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龙图腾网获悉峰睿新科智能有限公司申请的专利基于XGBoost-LSTM集成模型的注塑产品质量预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117584409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311548023.1，技术领域涉及：B29C45/76；该发明授权基于XGBoost-LSTM集成模型的注塑产品质量预测方法及系统是由莫胜勇设计研发完成，并于2023-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于XGBoost-LSTM集成模型的注塑产品质量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于XGBoost‑LSTM集成模型的注塑产品质量预测方法及系统，方法包括以下步骤：S1、根据注塑产品需求设计浇注系统及冷却系统，并确定关键注塑工艺参数，进行模流分析模拟实际生产；S2、采集Moldflow仿真分析数据；S3、对仿真数据集进行预处理，并划分为训练集和测试集；S4、通过训练集对XGBoost‑LSTM集成模型进行训练；S5、通过测试集验证XGBoost‑LSTM集成模型的预测精度。系统包括模流分析模块、仿真数据采集模块、数据预处理模块、模型构建模块、模型训练模块以及模型测试模块。本发明根据设定的注塑参数对产品质量进行精确预测，降低试错成本，提高生产效率。

本发明授权基于XGBoost-LSTM集成模型的注塑产品质量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于XGBoost-LSTM集成模型的注塑产品质量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据注塑产品需求利用Moldflow软件设计浇注系统及冷却系统，并基于正交试验设计确定关键注塑工艺参数，进行模流分析模拟实际生产； S2、采集Moldflow仿真分析数据，得到仿真数据集； S3、对仿真数据集进行预处理，将经预处理后的仿真数据集划分为训练集和测试集； S4、构建XGBoost-LSTM集成模型，通过训练集对XGBoost-LSTM集成模型进行训练，得到一个用于注塑产品质量预测的回归模型； S5、通过测试集验证XGBoost-LSTM集成模型的预测精度； 在步骤S4中，所述XGBoost-LSTM集成模型包括LSTM子模型、XGBoost子模型及元模型；所述通过训练集对XGBoost-LSTM集成模型进行训练，包括以下步骤：S41、将训练集中实时模流状态数据输入LSTM子模型中，得到第一预测值；S42、将训练集中注塑工艺参数数据及产品质量数据输入XGBoost子模型中，得到第二预测值；S413、将由步骤S41得到的第一预测值及由步骤S42得到的第二预测值组成新的训练集输入到元模型中，元模型采用各子模型预测值的加权组合作为最终预测值；所述元模型采用各子模型预测值的加权组合的计算公式如下： ，其中，为LSTM子模型预测值所占权重、为XGBoost子模型预测值所占权重，为最终预测值，为第一预测值，为第二预测值。

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