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申请/专利权人：济南大学
摘要：本发明公开了一种基于减法平均算法优化双向长短期记忆网络Subtraction‑Average‑BasedOptimizationofBi‑directionalLongShort‑TermMemory，SABO‑BiLSTM用来对水泥熟料中游离氧化钙f‑CaO含量进行软测量的方法。首先，根据水泥熟料烧成工艺进行输入参数的初步选取。其次，通过剔除异常值、均值滤波、时间匹配、均一化进行数据预处理。然后，对各变量与水泥熟料强度进行关联度分析，完成关键参数的选取，划分数据集，数据集分为训练集和测试集，将数据集输入模型中进行训练和预测。最后，得到水泥熟料中游离氧化钙含量的软测量值，进行误差验证。本发明通过对生料参数、烧成过程参数等作为SABO‑BiLSTM预测模型的输入，实现了水泥熟料中游离氧化钙含量的软测量，解决了生产现场获取游离氧化钙值依赖于化验室人工检测带来的滞后问题。
主权项：1.一种基于SABO-BiLSTM模型的水泥熟料中游离氧化钙含量软测量方法，其特征在于，包括：步骤1：根据水泥熟料烧成的机理进行有关参数的初步选取；步骤2：通过剔除异常值、均值滤波、均一化进行数据预处理；步骤3：把预处理后的数据进行时间匹配，构建软测量用数据集；步骤4：把确定好的关键变量划分为训练集和测试集，作为模型输入；步骤5：把数据集输入到SABO-BiLSTM模型中，训练好模型后进行水泥熟料中游离氧化钙含量软测量；步骤6：得到水泥熟料中游离氧化钙含量的软测量值后，进行误差验证；步骤7：通过模型得到水泥熟料中游离氧化钙含量的软测量值，解决了生产现场获取游离氧化钙值依赖于化验室人工检测带来的滞后问题。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南大学 一种基于SABO-BiLSTM模型的水泥熟料中游离氧化钙含量软测量方法
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