【摘 要】
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针对烧结厂烧结杯实验周期长等问题,构建一种A-LSTM的烧结矿质量预测模型。在LSTM网络基础上借鉴注意力机制思想,通过权重再分配使网络更加关注训练过程中的非冗余数据。为减
【基金项目】
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河北省科技计划项目(17210310D)
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针对烧结厂烧结杯实验周期长等问题,构建一种A-LSTM的烧结矿质量预测模型。在LSTM网络基础上借鉴注意力机制思想,通过权重再分配使网络更加关注训练过程中的非冗余数据。为减少损失函数在训练过程中的震荡,提出加权均方误差损失计算方式,考虑每轮输入数据缺失值占总体的比重,使模型预测更为准确。实验结果表明,A-LSTM预测方法准确率可达92.7%,相比于原始LSTM,预测准确率提升了1.9%。
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