[发明专利]一种基于LSTM-CNN和ICBAM长短期特征提取的铝电解槽温预测方法在审
| 申请号： | 202310369675.2 | 申请日： | 2023-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN116307246A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 谢世文;谢永芳;朱烨;陈晓方 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/04;G06F18/214;G06F18/2431;G06F18/25;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙麓创时代专利代理事务所(普通合伙) 43249 | 代理人： | 贾庆 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LSTM‑CNN和ICBAM长短期特征提取的铝电解槽温预测方法，采用LSTM‑CNN作为影响槽温的长期特征提取方法，首先对数据用LSTM提取长时间相关特征，然后再用CNN提取数据间的局部相关特征，从而得到基于长周期数据的长期深度特征。采用基于2D‑CNN和1D‑CNN双流卷积分别提取阳极电流和槽电压特征，然后基于ICBAM对双流特征进行注意力加权融合，得到槽温短期深度特征。为了更好的融合铝电解生产过程中的长期特征和短期特征这两种语义和尺度不一样的特征，利用AAW中的多尺度注意力模块，充分考虑了特征图中的全局信息与局部信息，从而能够提升模型预测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstm cnn icbam 短期 特征 提取 电解槽 预测 方法 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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