摘要
本发明涉及工业装置建模技术领域,更具体地说,涉及一种基于多模态混合建模的催化裂化产品收率预测方法。本方法包括:步骤S1:获取实际的催化裂化过程数据,并进行预处理;步骤S2:基于变分自动编码器,采用多元高斯分布作为先验分布以建立聚类模型;步骤S3:利用损失函数求解聚类模型的训练参数,利用聚类模型对输入的催化裂化过程数据进行模式分类;步骤S4:基于添加时间空间注意力机制的门控递归单元,对模式分类后各个模式的催化裂化过程数据进行计算,预测催化裂化产品收率并输出。本发明通过将高斯混合变分自动编码器和基于时空注意的门控递归单元进行有效融合,实现在大规模催化裂化数据集上的应用,提升产品收率预测的精确性。
技术关键词
产品收率预测方法
变分自动编码器
多模态
单元编码器
注意力机制
数据
聚类
参数化方法
模式
解码器
建模技术
工业装置
预测装置
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