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申请/专利权人：浙江昕越数字科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于时序多尺度特征提取的熟料游离钙预测的方法，包括以下步骤：步骤一：从DCS系统中获取每小时的生产数据作为特征数据，化验室每小时的测量结果为标签真实值；该方法在水泥生产过程中，选择从工艺角度和相关性分析角度双重选择与烧成系统关系紧密的特征数据，并将其划分为不同时间粒度的时序数据，不同时间粒度的数据趋势和变化特征能够提供不同的视角和分析角度；时空分离卷积可以整合经过时间维度和空间维度卷积处理后得到的特征结果，使得模型能够更有效地理解和捕捉数据中的复杂模式和关联，从而增强模型对于时间序列数据的分析能力。
主权项：1.一种基于时序多尺度特征提取的熟料游离钙预测的方法，包括以下步骤：步骤一：从DCS系统中获取每小时的生产数据作为特征数据，化验室每小时的测量结果为标签真实值；步骤二：从工艺角度和相关性分析角度双重选择与烧成系统关系紧密的特征数据作为模型的输入数据，化验室每小时的测量结果作为输出结果；步骤三：对输入数据进行等间隔下采样和平滑降噪，将时序数据按照不同时间粒度进行划分，利用Darknet-MLP模型建立输入数据和输出结果之间的映射关系；步骤四：在没有熟料f-CaO真实值的情况下，从此刻向前找1个小时与烧成系统关系密切的DCS数据，对该数据进行等间隔下采样和平滑降噪，将时序数据按照不同时间粒度进行划分；通过模型预测当前熟料f-CaO的含量，操作员可根据预测值调整工况。
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百度查询： 浙江昕越数字科技有限公司 一种基于时序多尺度特征提取的熟料游离钙预测的方法
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