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La tecnología de fusión de información es de gran importancia en los sistemas inteligentes. En la actualidad, la moderna planta de energía de carbón cuenta con una red de sensores completamente funcional. Sin embargo, muchos datos importantes para el funcionamiento de una planta de energía, como la calidad del carbón, no se pueden obtener directamente. Por lo tanto, es necesario introducir la tecnología de fusión de información para obtener la información implícita de la planta de energía. Como aplicación práctica, se toma la medición suave de la calidad del carbón como objeto de investigación. Este documento propone un modelo LSTM mejorado combinado con la fusión profunda bidireccional, mecanismo de alerta y autoaprendizaje de parámetros (DFAS-LSTM) para realizar computación suave en línea para el análisis de calidad del carbón en industrias y elementos. Primero, se establece un modelo de estructura latente para preprocesar los datos ruidosos y redundantes de la red de sensores. Segundo, se propone un mecanismo de alerta y se utiliza el método de autoaprendizaje de los parámetros de la función de activación para la extracción de características de los datos. Tercero, se agrega una capa de fusión profundamente bidireccional al modelo de red neuronal de memoria a corto y largo plazo para resolver el problema de la precisión insuficiente y la débil generalización. Utilizando los datos históricos de la red de sensores, se establece el modelo DFAS-LSTM. Luego, los datos en línea de la red de sensores se introducen en el modelo DFAS-LSTM para implementar los análisis en línea de la calidad del carbón. El experimento muestra que la precisión de los análisis de calidad del carbón aumenta en un 1%2.42% en comparación con el LSTM bidireccional tradicional.
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