[发明专利]一种基于深度学习方法的锅炉过热器区域高低温预测方法有效
| 申请号： | 202110730704.4 | 申请日： | 2021-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN113378477B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 翟晨翰;陈旺虎;李婧;姚继龙 | 申请（专利权）人： | 西北师范大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27 |
| 代理公司： | 济南鼎信专利商标代理事务所(普通合伙) 37245 | 代理人： | 曹玉琳 |
| 地址： | 730070 甘肃*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习方法的锅炉过热器区域高低温预测方法，属于计算机技术领域，包括以下步骤：S1：采集数据；S2：构建成图；S3：构造特征矩阵；S4：计算RV系数；S5：确定图区域之间连接边权重；S6：输入区域连接图和区域特征矩阵，GCN模块提取不同区域空间特征，并按照时序进行组合；S7：输入GRU模块进行不同时间间隔和步长的温度预测；S8：选取评价指标最好的空间特征维数以及温度预测步长；S9：确定空间特征维数和预测步长，进行不同区域最高低温的预测；本发明采用目前流行的图神经网络技术以及时序数据的预测神经网络技术，提高不同时间间隔区域高低温预测的精度，较好完成过热器高低温预测的实际需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习方法 锅炉 过热器 区域 低温 预测 方法 | ||
【主权项】：
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