基于ISTA-LSTM模型的間歇過程質(zhì)量預(yù)測

摘要： 為了考慮過程變量與質(zhì)量變量的相關(guān)性,解決間歇過程的時序性和動態(tài)特性導(dǎo)致預(yù)測精度不高的問題,提出一種基于改進(jìn)時空注意力-長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(improved spatial and temporal attention long short-term memory, ISTA-LSTM)的模型進(jìn)行間歇過程質(zhì)量預(yù)測.首先,對間歇過程的三維數(shù)據(jù)按變量方向展開成二維矩陣,對二維數(shù)據(jù)采用...