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端边云协同的氧化铝生产过程苛性碱浓度智能预报方法

高愫婷 柴天佑

自动化学报2023，Vol.49Issue(5)：964-973,10.
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自动化学报2023，Vol.49Issue(5)：964-973,10.DOI:10.16383/j.aas.c220227

端边云协同的氧化铝生产过程苛性碱浓度智能预报方法

Intelligent Forecasting Method of Caustic Concentration in Alumina Production Process Based on End-edge-cloud Coordination

高愫婷 1柴天佑2

作者信息

  • 1. 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室 沈阳 110819
  • 2. 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室 沈阳 110819||国家冶金自动化工程技术研究中心 沈阳 110819
  • 折叠

摘要

关键词

苛性碱浓度/未知非线性动态系统/端边云/自适应深度学习/长短周期记忆

引用本文复制引用

高愫婷,柴天佑..端边云协同的氧化铝生产过程苛性碱浓度智能预报方法[J].自动化学报,2023,49(5):964-973,10.

基金项目

2020 年度辽宁省科技重大专项计划(2020JH1/10100008),国家自然科学基金委重大项目(61991404,61991400),一体化过程控制学科创新引智基地 2.0(B08015)资助 （2020JH1/10100008）

自动化学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

0254-4156

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