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基于改进的SE-LSTM水泥熟料f-Cao预测模型
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作者 陈薇 解俊哲 +4 位作者 康志伟 赵军 刘海军 褚彪 张宏图 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第1期225-233,共9页
在水泥生产中,熟料是关键成分,其质量直接影响水泥的整体性能。水泥熟料中游离氧化钙(f-CaO)的含量是评估熟料质量的重要参数之一。为了弥补传统实验室化验方法在时效性上的不足,本文构建了一种高效准确的水泥熟料f-CaO含量软测量模型,... 在水泥生产中,熟料是关键成分,其质量直接影响水泥的整体性能。水泥熟料中游离氧化钙(f-CaO)的含量是评估熟料质量的重要参数之一。为了弥补传统实验室化验方法在时效性上的不足,本文构建了一种高效准确的水泥熟料f-CaO含量软测量模型,该模型结合了通道注意力机制和长短时记忆网络。利用融合了注意力机制的特征提取方法对数据集进行特征提取;然后将特征输入到LSTM网络进行学习,使模型能够以自适应方式聚焦于核心的特征通道;由于LSTM在预测波动性较大的数据上预测效果较差,针对此问题对上述软测量模型进行改进,在原有模型基础上引入分类模块与加权模块对LSTM网络的预测结果进行修正,使得模型可以更加灵活地适应不同类别之间的差异,通过优化各类别之间的权重,提高了模型预测的准确性。实验结果表明,改进SE-LSTM的水泥熟料f-CaO预测模型的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)比普通LSTM和SE-LSTM预测模型都有明显提升,因此在水泥熟料f-CaO的含量预测上所提的改进模型提高了预测精度,达到了预期的预测效果。 展开更多
关键词 水泥熟料 通道注意力机制 时序匹配 分类加权 LSTM F-CAO 预测精度
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