一种输氧孔接头氧气泄漏风险预测优化方法

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一种输氧孔接头氧气泄漏风险预测优化方法
申请号:CN202410840576
申请日期:2024-06-27
公开号:CN118378659B
公开日期:2024-08-27
类型:发明专利
摘要
本发明提出一种输氧孔接头氧气泄漏风险预测优化方法,涉及优化算法和机器学习技术领域。本发明提出IBAK‑Dattenion‑LSTM模型预测模型,包括改进的黑翅鸢优化算法,具体地,采用逆向学习策略初始化种群,提出捕猎成功率优化黑翅鸢优化算法的掠食策略,通过改进的黑翅鸢优化算法对LSTM的参数寻优;同时提出双注意力机制模块,构建多个单峰注意力模块和跨峰注意力模块,对模块的输出进行融合后输入到LSTM模型,IBAK‑Dattenion‑LSTM模型为输氧孔接头氧气泄漏风险预测提供了一种高适应的预测方法,尤其是处理复杂、非线性的数据方面表现出色,可以在保持高准确性的同时,增强预测模型的应用范围。
技术关键词
LSTM模型 氧气 接头 算法 风险 数学模型 策略 模块 机器学习技术 计算方法 参数 数据 矩阵 注意力机制 序列 阶段 非线性 记忆
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