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多維度CNN-BiLSTM-Attention模型的化工裝置早期預(yù)警方法

制造業(yè)自動化 頁數(shù)： 8 2024-11-25
摘要： 針對現(xiàn)有化工裝置運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警多采用統(tǒng)計(jì)分析方法，其對于化工過程數(shù)據(jù)具有非線性、時(shí)序性、動態(tài)性強(qiáng)等特性時(shí)效果不佳，提出一種多維度CNN-BiLSTM-Attention模型的精餾裝置預(yù)警方法，兼顧化工過程數(shù)據(jù)所具備的復(fù)雜特性，并提高精度。首先，將CNN與BiLSTM網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合充分提取數(shù)據(jù)的特征。然后引入注意力機(jī)制自動為各隱藏層分配權(quán)重，以區(qū)分不同序列的重要性，能有效減少歷史信息的... （共8頁）

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