摘要
本发明提供了一种脱沥青油产量的预测方法及装置,该预测方法包括:获取脱沥青油化工过程的多个变量;将该多个变量输入经训练阶段训练的及时学习模型,该及时学习模型包括相并联的CNN网络和自适应多分支变尺度集成CNN网络,该训练阶段包括分别对该CNN网络和该自适应多分支变尺度集成CNN网络进行训练的两个阶段,在该两个阶段中采用不同的训练样本;以及获取该及时学习模型的输出以预测脱沥青油的产量。
技术关键词
脱沥青油
样本
多分支
网络
阶段
变量
卷积模块
编码
遗传算法优化
模型预测值
染色体
动态
预测装置
化工
处理器
参数
存储器
因子
系统为您推荐了相关专利信息
岩性识别方法
数据交互模块
图像分类算法
图像采集模块
电子放大镜
智能模块
历史故障数据
实体关系联合抽取模型
数据处理单元
图像多模态
信用评分模型
信用评分方法
融合神经网络
号码
风险
服务器集群
性能评估方法
存储单元
参数
处理单元