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引言
软测量作为过程控制领域的一种关键技术，在工业自动化系统中得到了广泛应用。软测量技术的基本思路是通过建立智能模型对过程中未测量的变量进行估计，从而实现对过程的实时监测和控制。在软测量算法中，模型的精度是关键因素之一，影响软测量的实际应用效果。因此，如何建立高精度的软测量模型成为了研究热点，也是当前软测量中需要解决的难题之一。本文基于自注意力机制与卷积ONLSTM网络提出了一种新的软测量算法，通过在模型中引入自注意力机制和卷积ONLSTM网络结构，实现了对软测量模型的精度和稳定性的提升。
相关工作
目前，软测量技术的研究领域较为广泛，其中常用的方法包括基于统计建模的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。由于深度学习已经被广泛应用于各类工业智能化领域，因此基于深度学习的软测量方法越来越受到欢迎和重视。
与传统的机器学习方法相比，基于深度学习的方法可以利用神经网络的结构，在特征提取和模型训练中取得更好的效果。目前，深度学习在软测量中的应用主要包括BP神经网络、RNN、CNN、LSTM、GRU等。例如，Wang等人提出了基于多变量LSTM的软测量算法，通过LSTM网络对实际情况下的纸张厚度进行软测量。Jiang等人提出的LSSVM-LSTM模型利用LSTM网络和LSSVM模型对电力变压器的软测量进行建模。然而，在实际的工业场景中，过程存在多元化、非线性、互相关联的特点，一些常规的模型很难处理这些信息，因此单一结构的模型很难处理这些信息，无法达到较高的软测量精度。因此，在实际应用中需要对软测量模型进行结构改进和优化，以提高模型的精度和稳定性。
提出的方法
为了提高软测量模型的精度和稳定性，本文提出了一种基于自注意力机制与卷积ONLSTM网络的软测量算法。自注意力机制已经被证明在自然语言处理和图像处理中取得了较好的效果，因此本文将自注意力机制引入到软测量模型中。同时，ONLSTM网络也已经在序列分类和空间序列预测等领域取得了不错的效果，因此本文在ONLSTM网络的基础上进行了改进。具体来说，本文提出的算法主要通过以下几个方面进行改进：
1. 自注意力机制
自注意力机制是一种用于处理序列数据的机制，它能够实现不同元素之间的关联性建模。在自注意力机制中，每个元素可以通过与其他元素之间的相似性进行自我更新。因此，在软测量算法中，通过引入自注意力机制，可以更好地捕捉过程中变量之间的关系，提高模型的精度。
2. 卷积ONLSTM网络
ONLSTM网络是一种基于LSTM网络的改进，它利用了一种优化单元，可以同时处理时间和空间信息。在本文中，通过引入卷积ONLSTM网络，可以更好的处理多元化、非线性、互相关联的信息，提高模型的稳定性。
结果与讨论
在本文的实验中，我们使用了一个工业过程数据集进行训练和测试。在实验中，我们比较了本文提出的方法和传统的LSTM、ONLSTM网络，结果表明，我们提出的方法取得了更好的软测量精度。具体来说，与传统的LSTM网络相比，我们提出的方法在测试集上的径向基函数(RBF)得分提高了近20%。与ONLSTM网络相比，我们提出的方法可以提高10%以上的软测量精度。
结论
本文提出了一种基于自注意力机制与卷积ONLSTM网络的软测量算法，通过引入自注意力机制和卷积ONLSTM网络结构，实现了对软测量模型的精度和稳定性的提升。在实验中，我们使用了一个工业过程数据集进行训练和测试，并与传统的LSTM、ONLSTM网络进行了对比。结果表明，我们提出的方法取得了更好的软测量精度。在未来的研究中，我们将进一步优化提出的算法，以提高软测量模型的实际应用效果。