基于时序自注意力机制的疫苗工艺参数预测技术

作者：潇靖 刘, 勇 赵, 海涛 徐 · 发表于：Engineering Technology and Quality Management · 年份：2024 · DOI：10.61369/etqm.2848

口蹄疫是一种极为严重的接触性传染病，对家养、野生蹄类动物具有致命威胁，注射疫苗能有效减少动物口蹄疫发病率。在疫苗的制备过程中，为了精确控制生产工艺参数，本文提出了一种基于时序自注意力机制的深度学习模型，用于预测疫苗中核心成分146s抗原在最终试剂中的含量。该模型结合自注意力机制、门控残差网络和静态协变量编码器，能够有效处理长序列数据，并考虑外部协变量对参数的影响。本文在金宇保灵生物药品有限公司提供的数据集上进行实验，实验结果表明该方法能较好的预测146s的含量，并且相比传统LSTM模型具有更高的预测精度和可解释性。本研究为疫苗生产工艺参数预测提供了新的思路。