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一种基于多特征融合深度神经网络的焦炭需求预测方法

2025-05-10 09:20:06 351次浏览

技术特征:

1.一种基于多特征融合深度神经网络的焦炭需求预测方法,其特征在于,是按如下步骤进行:

2.根据权利要求1所述的一种基于多特征融合深度神经网络的焦炭需求预测方法,其特征在于,所述步骤1是按如下步骤进行:

3.根据权利要求2所述的一种基于多特征融合深度神经网络的焦炭需求预测方法,其特征在于,所述步骤2是按如下步骤进行:

4.根据权利要求3所述的一种基于多特征融合深度神经网络的焦炭需求预测方法,其特征在于,所述步骤4.1是按如下步骤进行:

5.一种电子设备,包括存储器以及处理器,其特征在于,所述存储器用于存储支持处理器执行权利要求1-4中任一所述焦炭需求预测方法的程序,所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。

6.一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器运行时执行权利要求1-4中所述焦炭需求预测方法的步骤。


技术总结
本发明公开了一种基于多特征融合深度神经网络的焦炭需求预测方法,包括:1、对焦炭需求的数值型数据集进行预处理;2、对焦炭需求的文本型数据集进行预处理;3、通过Transformer对特征进行预提取;4、利用GRU、BiGRU、BiLSTM进行特征提取;5、将提取的特征融合后进行需求预测。本发明能实现焦炭需求的准确预测,不仅为采购人员的生产和采购规划提供了强有力的决策支持,还最大化地提升了生产资源的有效使用,从而帮助企业在降低成本的同时提高效率。

技术研发人员:朱旭辉,马成功,夏平凡,彭张林,倪志伟,倪丽萍
受保护的技术使用者:合肥工业大学
技术研发日:
技术公布日:2024/11/14
文档序号 : 【 39999234 】

技术研发人员:朱旭辉,马成功,夏平凡,彭张林,倪志伟,倪丽萍
技术所有人:合肥工业大学

备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
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朱旭辉马成功夏平凡彭张林倪志伟倪丽萍合肥工业大学
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