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2025-03-28 发布于广东
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GRU软测量模型的双阶段注意力调节研究

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

GRU软测量模型基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1循环神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2GRU模型原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.3软测量方法在工业过程中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

双阶段注意力调节机制设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.1注意力机制简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.2第一阶段注意力策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.3第二阶段注意力策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.3.1注意力权重调整策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.3.2第二阶段注意力模型架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

GRU软测量模型实现与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.1.1数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.1.2特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.2模型结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.2.1模型结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.2.2损失函数与优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.1实验数据介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.2实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.2.1对比实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.2.2参数敏感性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

5.3结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

5.3.1模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

5.3.2注意力调节效果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

6.1案例背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

6.2模型应用与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

6.2.1模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

6.2.2模型在实际工业过程中的应用效果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

1.内容概述

本研究专注于探讨基于GRU（门控循环单元）的软测量模型在双阶段注意力调节机制下的性能优化。软测量技术广泛应用于工业过程、智能系统等领域，用于估计不能直接测量的关键变量。GRU作为一种有效的循环神经网络结构，在处理序列数据方面具有优良的性能。而注意力调节机制在数据处理和分析中的重要性日益凸显，特别是在处