基于深度學(xué)習(xí)的催化裂化過(guò)程建模方法

摘要： 針對(duì)催化裂化過(guò)程復(fù)雜的時(shí)空特性，提出了一種結(jié)合時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)(TCN)、注意力機(jī)制和反向傳播網(wǎng)絡(luò)(BPNN)的深度學(xué)習(xí)建模方法，用于預(yù)測(cè)催化裂化的產(chǎn)品收率。首先利用TCN對(duì)過(guò)程時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行深度信息提取，其次利用注意力機(jī)制來(lái)自適應(yīng)地捕捉時(shí)序過(guò)程中的時(shí)間權(quán)重，以增強(qiáng)模型的信息提取能力，最后利用BPNN將提取后的信息關(guān)聯(lián)到產(chǎn)品收率。為了驗(yàn)證所提方法的有效性和實(shí)用性，將其應(yīng)用于實(shí)際的催化...