CNN-LSTM 融合算法铝电解异常检测研究

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Abstract

基于CNN-LSTM 融合算法开展铝电解异常检测研究，对于解决铝电解多物理场耦合过程中的异常识别难题、提升生产安全性与效率、推动行业智能化转型具有重要意义。当前铝电解异常检测存在传统方法精度低、漏检率高，难以捕捉参数时空关联特征的痛点。本文结合铝电解生产关键参数特性，设计CNN-LSTM 融合算法架构，通过CNN 提取工艺参数局部空间特征，LSTM 捕捉时序依赖关系，引入注意力机制优化融合效果，构建完整异常检测系统，助力行业实现数字化、绿色化生产升级。

Keywords

CNN-LSTM 融合算法

铝电解

异常检测

时空特征

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