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一种基于多变量时间序列多尺度特征提取的熔炼炉高铅渣成份预测方法

摘要

本发明提供了一种基于多变量时间序列多尺度特征提取的熔炼炉高铅渣成份预测方法,包括:数据采集和预处理;数据集划分;建立融合多尺度卷积‑自注意力组件和自回归线性组件的高铅渣成份预测模型;在训练集和验证集上对模型进行训练和模型超参数网格寻优,在测试集上评估模型预测效果,并保存预测效果最好的模型;对熔炼炉产物高铅渣成份进行预测:获取现场生产投料数据和高铅渣成份分析数据,输入到已训练好的模型中,计算未来一段时间的高铅渣成份预测结果,最终实现基于多变量时间序列多尺度特征提取的熔炼炉高铅渣成份预测,为现场生产操作提供参考。

著录项

  • 公开/公告号CN114386326A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学;

    申请/专利号CN202111642694.5

  • 发明设计人 陈金水;王春朋;杨晔;卢建刚;

    申请日2021-12-29

  • 分类号G06F30/27;

  • 代理机构浙江杭州金通专利事务所有限公司;

  • 代理人刘晓春

  • 地址 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号

  • 入库时间 2023-06-19 15:02:22

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-22

    公开

    发明专利申请公布

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