[发明专利]一种基于LSTMDNN的高炉铁水硅含量预测方法及装置有效
| 申请号： | 202010487723.4 | 申请日： | 2020-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN111652355B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 尹林子;关羽吟;蒋朝辉 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06N3/0442 | 分类号： | G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/049;G06N3/084;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 长沙市融智专利事务所(普通合伙) 43114 | 代理人： | 龚燕妮 |
| 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LSTMDNN的高炉铁水硅含量预测方法及装置，该方法基于皮尔森相关系数划分时滞属性、相关属性及冗余属性；并利用划分后的属性数据分别构建LSTM高炉硅含量模型和DNN高炉硅含量模型；通过BP神经网络加权融合LSTM模型和DNN模型，获得高炉铁水硅含量预测模型；该方法基于皮尔森相关系数进行属性划分，通过剔除冗余属性，并将相关属性剥离，可有效缓解LSTM模型压力，提高计算速度，并提高模型预测效果；利用LSTM网络的长短时记忆能力，有效解决高炉数据的大时滞特征；利用DNN模型挖掘相关属性的高维特征，使得基于LSTMDNN的高炉铁水硅含量预测模型具备记忆能力和泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstmdnn 高炉 铁水 含量 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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