基于双阶段注意力与双流记忆调节GRU的SO2浓度预测方法

本发明公开基于双阶段注意力与双流记忆调节GRU的SO2浓度预测方法，属工业过程软测量领域，包括构建DS‑MRGRU网络后在特征提取阶段引入特征注意力捕捉关键特征并抑制不相关特征和噪声，在预测输出阶段引入时序注意力捕捉长时间序列依赖关系，构建具有增强关键信息提取能力的FTA‑DS‑MRGRU软测量模型用于净烟气SO2含量预测。本发明通过DS‑MRGRU提取历史信息与当前输入的关键特征生成互补信息流增强模型泛化能力与预测性能，融合特征注意力和时序注意力抑制冗余信息，提高模型可解释性，挖掘历史重要时刻信息，提高长时间序列预测效果，实现净烟气SO2含量的精确预测。