【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于大数据处理，尤其涉及一种ffu化学过滤器生命周期预测方法及系统。
技术介绍
1、在半导体领域中，现有ffu化学过滤器生命周期预测技术多基于单一静态参数（如压差、时间）的线性回归模型，未充分考虑多维动态参数（如化合物浓度、风速、效率衰减）的非线性耦合效应。传统方法存在以下技术瓶颈：忽略环境参数（区域化滤布置、上游浓度）与运行参数（风速、转速）的动态交互影响；未有效挖掘时序数据中的非线性衰减规律（如效率突变拐点）；依赖单一模型（如回归或传统gbdt），难以兼顾长时序依赖和非线性交互效应（例如，环境温湿度变化对过滤效率的交叉影响），这在复杂工况下造成预测不稳定和精度下降。因此，现有技术无法高效解决ffu化学过滤器预测的挑战，主要技术问题在于预测准确性和适应性差，亟需一种能够处理实时多维度参数、实现高级特征提取和优化模型协同的方法。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种ffu化学过滤器生命周期预测方法及系统，整合了多源时序数据处理、先进...
【技术保护点】
1.一种FFU化学过滤器生命周期预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在S1中，所述多维度动态参数包括过滤类型、区域布置、化合物浓度、风速、转速、下游浓度、效率、耗材数量和使用时间。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在S2中，所述缺失值填充包括基于时序相关性插补，所述异常值过滤包括使用滑动窗口标准差结合动态阈值剔除。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述缺失值填充进一步包括线性插补或时间序列预测插补中的一种；所述异常值过滤进一步包括基于聚类算法或深度学习异常检测中的一种。
5.根...
【技术特征摘要】
1.一种ffu化学过滤器生命周期预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在s1中，所述多维度动态参数包括过滤类型、区域布置、化合物浓度、风速、转速、下游浓度、效率、耗材数量和使用时间。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在s2中，所述缺失值填充包括基于时序相关性插补，所述异常值过滤包括使用滑动窗口标准差结合动态阈值剔除。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述缺失值填充进一步包括线性插补或时间序列预测插补中的一种；所述异常值过滤进一步包括基于聚类算法或深度学习异常检测中的一种。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在s3中，所述时序衍生特征包括效率衰减率或浓度梯度中的至少一种；所述transformer编码包括使用self-attention机制提取特征关联。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述tr...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺吉沛，苏凤，
申请(专利权)人：朋熙半导体科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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