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本发明公开一种基于多变量深度重构神经网络的甲烷化炉碳氧化物含量多步预测方法，该方法充分利用历史可测量炉内温度等过程变量数据和历史碳氧化物含量间的相互作用，引入历史过程变量指导，通过堆叠结构提取序列的深层关联特征，通过前向预测和反向重构层，以...
该专利属于浙江大学所有，仅供学习研究参考，未经过浙江大学授权不得商用。

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