基于CNN-STA-DLSTM模型的间歇过程质量预测

摘要： 对于间歇过程变量深层特征提取困难，以及变量的时序性、非线性、动态特性所导致质量预测精度不高的问题，提出了一种基于卷积-时空注意力的双层长短期神经网络(convolutional neural networks spatial and temporal attention with double long short term memory networks, CNN-STA-D... （共14页）