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申请/专利权人：郑州轻工业大学;中国烟草总公司郑州烟草研究院;贵州中烟工业有限责任公司
摘要：本发明涉及一种利用改进的Transformer模型在烟草工业松散回潮工序中的智能检测应用。该模型融合了时间卷积网络TCN和时间注意力机制，能够有效地提取多变量时序数据的局部特征，并捕捉长期依赖关系，从而提高了烟片出口含水率的预测准确性，通过结合Transformer的非线性拟合能力和长期依赖捕捉能力，以及位置编码和多头注意力机制，为松散回潮工序提供了一种创新的解决方案，能够为烟草工业的自动化和智能化提供有力支持。
主权项：1.一种松散回潮工序中烟片出口含水率的预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S100：获取松散回潮过程中的过程变量的时序数据；步骤S200：对获得的所述时序数据进行预处理，其中预处理过程包含：利用XGBoost来对所述时序数据进行特征筛选、小波去噪和归一化；步骤S300：构建基于改进Transformer模型的松散回潮工序中烟片出口含水率动态预测模型，所述烟片出口含水率预测模型包含位置编码模块、时域卷积网络、时间注意力机制、编码器，所述位置编码模块用于将过程变量的时序数据添加位置编码向量后传递至编码器，所述时域卷积模块能够从每个传感器通道中提取局部特征，所述时间注意力机制能够增强模型对时间序列中长期依赖性的建模能力，所述编码器能够有效提取全局时序特征，将输出序列作为松散回潮工序中的烟片含水率；步骤S400：确定该Transformer模型网络的参数和超参数，训练改进的Transformer模型；步骤S500：将过程变量的时序数据作为输入，利用经训练的烟片的出口含水率动态预测模型，预测松散回潮工序中的烟片出口含水率，利用标准的均方根误差评价所述烟片出口含水率动态预测模型的预测精度。
全文数据：
权利要求：
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