一种基于CNN-Transformer的锅炉液位风险预警方法

本发明公开了一种基于CNN‑Transformer的锅炉液位风险预警方法,基于CNN‑Transformer的锅炉液位风险预警方法在将CNN网络获取的局部特征输入至Transformer模型的多头注意力机制中后，从多头注意力机制中提取的特征重新返回到CNN网络的池化层进行池化操作，经池化处理后的数据再返回至Transformer模型中。本发明具有能够提取更加重要的特征、同时减小序列长度、提高处理效率的优点。