基于CNN-STA-DLSTM模型的間歇過程質量預測

摘要： 對于間歇過程變量深層特征提取困難，以及變量的時序性、非線性、動態(tài)特性所導致質量預測精度不高的問題，提出了一種基于卷積-時空注意力的雙層長短期神經網絡(convolutional neural networks spatial and temporal attention with double long short term memory networks, CNN-STA-D... （共14頁）