Matlab里实现SCR系统入口NOx浓度预测的注意力机制特征融合案例及代码

在MATLAB中，要实现SCR（选择性催化还原）系统入口NOx（氮氧化物）浓度预测，可以利用深度学习模型，如LSTM（长短期记忆网络）结合注意力机制。注意力机制有助于模型关注输入序列中的重要部分，提高预测精度。

首先，你需要准备一些历史NOx浓度数据以及可能影响其变化的特征数据，比如温度、压力等。以下是一个简化的示例代码：

% 导入所需的库
addpath('toolbox'); % 假设已经安装了注意力机制的工具箱
import deepLearning.*

% 准备数据
data = readData(); % 假设函数readData()读取并处理数据集
X_train = data.X_train; % 输入特征
y_train = data.y_train; % 目标值

% 定义模型结构
model = seq2seqLSTMAttention(inputSize, hiddenSize, numLayers); % inputSize为特征维度，hiddenSize为隐藏层神经元数，numLayers为层数

% 编译模型
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 50, 'MiniBatchSize', 64);
model = trainNetwork(X_train, y_train, options, model);

% 使用模型进行预测
input_seq = ... % 新的数据序列
predicted_NOx = predict(model, input_seq);

% 打印注意力权重 (假设model.attention_weights可用)
attention_weights = squeeze(model.attention_weights);

在这个例子中：
1. `seq2seqLSTMAttention`是一个自定义的网络结构，它包含LSTM层和注意力机制。
2. `trainingOptions`用于设置训练参数。
3. `trainNetwork`用于模型训练。
4. `predict`用于做新的NOx浓度预测。
5. `attention_weights`表示在输入序列上每个时间步的关注度，可以帮助理解哪些特征对预测最重要。

注意：这只是一个简化版的示例，并未包括所有细节，实际应用中可能需要进行数据预处理、超参数调整等步骤。对于具体的SCR系统，你还需要根据实际的物理模型和数据情况进行模型设计。