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
系统为您推荐了相关专利信息
情绪识别模型
事件预警方法
音频采集装置
对象
时序特征
合规性检测方法
多标签
图像
分支
分布式训练方法
锂电池保护电路
模糊逻辑算法
热管理模块
多参数
电压采样模块
电缆接头
多模态特征
预警方法
跨模态融合特征
数据
多模态数据融合
智能告警
管理方法
警示模块
数据存储模块