[发明专利]基于seq2seq动态特征提取模型的制浆能耗预测方法有效
| 申请号： | 201910176996.4 | 申请日： | 2019-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN110009134B | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 杨春节;李彦瑞 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林松海 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于seq2seq动态特征提取模型的制浆能耗预测方法。选用seq2seq模型提取动态特征，选取了22个基础特征输入，生成了10个动态特征，最终将共32个特征输入基于梯度提升树算法的lightgbm框架进行建模。该方法具较小的相对误差，能够为制浆过程的操作人员提供准确的预测，帮助他们降低制浆过程能耗，使制浆过程稳定顺行。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 seq2seq 动态 特征 提取 模型 能耗 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于seq2seq动态特征提取模型的制浆能耗预测方法，其特征在于，步骤如下：步骤一、设计seq2seq模型用来获得时序数据中的动态特征；步骤二、根据制浆过程原特征，训练用于提取动态特征的seq2seq模型，将制浆数据输入训练好的seq2seq模型中获得数据的动态特征；步骤三、将动态特征与原特征结合输入基于梯度提升树的lightgbm框架中，用于制浆能耗预测。
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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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