基于隐私保护的电解铝生产决策方法OA

在电解铝生产过程中,传统的人工控制决策方式已经难以适应现代铝电解生产要求,当下深度学习算法处理此类时间序列数据得到广泛应用,决策是否高效影响铝电解槽的稳定运行和高效产出铝。同时,数据隐私问题也不容忽视,隐私安全既影响电解铝生产过程又影响其正常使用,误用、滥用数据挖掘可能导致用户数据特别是敏感信息的泄露,而信息一旦丢失或泄漏将造成重大的损失。针对以上问题,提出一种利用改进LSTM模型结构结合优化ElGamal算法的电解铝决策方法:首先针对数据隐私问题提出了优化后的ElGamal算法;再针对电解铝数据特性改进LSTM模型结构与优化ElGamal算法的双结合。实验结果表明,本方法可以在保证决策隐私安全的情况下,性能优于传统方法,在实际情况中有参考的价值。