【摘 要】
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传统水泥熟料游离氧化钙（f-CaO）含量人工离线检测缺乏时效性，不利于生产指导。针对离线检测的滞后问题和软测量模型中f-CaO与辅助变量的时序匹配问题，提出了一种基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）和长短时记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）的水泥熟料f-CaO预测模型。首先，利用滑动窗口截取辅助变量区间数据；其次，采用卷积神
【基金项目】
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安徽省重点研发计划项目（202104a05020054）； 青年教师科研创新启动专项A项目（JZ2021HGQ0195）；
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传统水泥熟料游离氧化钙（f-CaO）含量人工离线检测缺乏时效性，不利于生产指导。针对离线检测的滞后问题和软测量模型中f-CaO与辅助变量的时序匹配问题，提出了一种基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）和长短时记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）的水泥熟料f-CaO预测模型。首先，利用滑动窗口截取辅助变量区间数据；其次，采用卷积神经网络提取区间数据时序特征；然后，构建LSTM模型；最后，控制截取辅助变量的延迟时间和间隔时间，根据模型预测拟合度提取辅助变量最优时序特征。实验得到辅助变量最优时序特征与f-CaO间的延迟时间，并且提取辅助变量的最优时序特征提升了LSTM水泥熟料f-CaO模型预测精度。
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