一种面向烟气脱硫过程的数据跨模态表征与建模方法

本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种面向烟气脱硫过程的数据跨模态表征与建模方法，包括：采集烟气脱硫的跨模态数据，基于层次模型和时序关联模型对跨模态数据进行处理，层次模型基于脱硫系统构建层级分支，时序关联模型将时序标识作为索引，确定层次模型的节点标识记录，并生成跨设备关联项与跨阶段关联项，深度自编码器基于多层特征提取网络对处理后的跨模态数据进行特征提取，并根据调整后的深度自编码器输出目标低维特征向量，基于目标低维特征向量、运行指标、排放指标和模糊推理规则构建模糊神经网络模型。本发明使得模型能够全面反映全局的运行状态，并提升了模型对脱硫过程的表征能力。