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申请/专利权人：浙江省轻工业品质量检验研究院
摘要：本发明公开了一种基于通道时空融合注意力的LSTM模型用于软测量模型预测的方法，涉及工业测量技术领域，其技术要点为：包括以下步骤：步骤S1、初始化超参数；步骤S2、数据预处理，标准化数据集Dataset；步骤S3、初始化网络参数；步骤S4、开始训练模型；步骤S5、模型预测输出提出基于通道时空融合注意力的LSTM深度生成模型的软测量模型，充分提取多元变量时序关系特征，在设计特征模块时，融合通道和时空注意力机制，捕捉重要通道和时空的加权融合特征信息，有效提高预测精度。
主权项：1.一种基于通道时空融合注意力的LSTM模型用于软测量模型预测的方法，其特征是，包括以下步骤：步骤S1、初始化超参数：输入Dataset＝{xt},{yt},t＝1,2,…k；其中k表样本数，n代表n个变量；步骤S2、数据预处理，标准化数据集Dataset；步骤S3、初始化网络参数；步骤S4、开始训练模型：迭代循环epoch，训练模型包括编码器部分和解码器部分；步骤S5、模型预测输出预测的函数如下:
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百度查询： 浙江省轻工业品质量检验研究院 一种基于通道时空融合注意力的LSTM模型用于软测量模型预测的方法
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