【摘 要】
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在石油化工过程,针对重大危险源监测辨识预估等问题。在信息物理系统(CPS)的决策层中建立长短期记忆网络(LSTM)预测模型,采用改进粒子群算法(PSO)优化网络中的权值和阈值,将经过改进PSO优化的LSTM应用于重大危险源风险评价系统中。通过仿真实验结果表明该方法具有一定的精准度,最终证明该方法可以准确完成重大危险源风险评价。“重大危险源”指的是长期地或临时地生产、加工、使用或储存危险化学品,且危险化学品的数量等于或超过临界量的单元。重大危险源的安全管理工作必须要引起我们所有人的高度重视。国家近几年提
【基金项目】
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河北省高等学校科学研究项目SQ2021136,廊坊市科技局项目2020029030。
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在石油化工过程,针对重大危险源监测辨识预估等问题。在信息物理系统(CPS)的决策层中建立长短期记忆网络(LSTM)预测模型,采用改进粒子群算法(PSO)优化网络中的权值和阈值,将经过改进PSO优化的LSTM应用于重大危险源风险评价系统中。通过仿真实验结果表明该方法具有一定的精准度,最终证明该方法可以准确完成重大危险源风险评价。“重大危险源”指的是长期地或临时地生产、加工、使用或储存危险化学品,且危险化学品的数量等于或超过临界量的单元。重大危险源的安全管理工作必须要引起我们所有人的高度重视。国家近几年提
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