一种基于独立循环神经网络的高炉铁水硅含量预测方法

本发明请求保护一种基于独立循环神经网络的高炉铁水硅含量预报方法，主要针对钢铁工业的高炉铁水硅含量预测问题。该方法包括主要包括两部分：1.构建数据预处理模块，通过实时获取高炉生产数据，并针对数据做相应的预处理，细化时间粒度，提高预测的及时性。2.构建可以有效预测长序列的、基于独立循环神经网络的高炉铁水硅含量预测模型，模型通过结合循环神经网络与注意力机制的特点，有效的捕获长期依赖关系，并去除长序列的冗余信息；高炉生产变量对硅含量有着复杂的影响，本发明可以有效的捕获数据间的隐含关系，提高预测精确度，为实际生产带来显著的应用价值。

《一种基于独立循环神经网络的高炉铁水硅含量预测方法》是一发明专利，专利号为 2022105403889，当前法律状态为已售，由重庆邮电大学提出申请，发明人为王高鹏;严振宇;翟海鹏，申请日期为2022-05-17，公开（公告）日期为2022-08-02，国际专利分类号（IPC）为 G06Q10/04(2012.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06K9/62(2022.01)I;G06F30/27(2020.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：高炉炼铁、高炉温度控制、钢铁冶金、金属液量、工业大数据分析、工业自动化、智能制造、工业物联网。该专利权属清晰，可通过正规流程办理转让，适用于企业技术升级、资质申报与战略布局。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明请求保护一种基于独立循环神经网络的高炉铁水硅含量预报方法，主要针对钢铁工业的高炉铁水硅含量预测问题。该方法包括主要包括两部分：1.构建数据预处理模块，通过实时获取高炉生产数据，并针对数据做相应的预处理，细化时间粒度，提高预测的及时性。2.构建可以有效预测长序列的、基于独立循环神经网络的高炉铁水硅含量预测模型，模型通过结合循环神经网络与注意力机制的特点，有效的捕获长期依赖关系，并去除长序列的冗余信息；高炉生产变量对硅含量有着复杂的影响，本发明可以有效的捕获数据间的隐含关系，提高预测精确度，为实际生产带来显著的应用价值。

海量优质专利即买即用，四大核心优势助您弯道超车：
🏆 拿资质，享红利：高企认定、专精特新必备！轻松获取政府补贴、税收减免，招投标直接加分！
💎 增信誉，融资金：支持实缴注册资金，彰显企业硬实力；支持专利质押贷款，盘活现金流，扩张不缺钱！
🔥 强背书，防抄袭：印上“专利产品”，客户更信赖！构建技术壁垒，把竞争对手挡在门外，稳占市场份额！
🚀 省时间，快变现：告别漫长研发与高风险！优质专利即买即用，让技术立刻变成真金白银的利润！