基于MTCN-Informer的铁矿球团工艺预测模型

来源：计算机技术与发展杂志2024年第09期北京时间：

作者：廖雪超;朱晨辉;赵昊裔;向桂宏;刘宗宇;

摘要：成品球团流量的预测是生产过程的关键,它决定着整个生产的效率和产量。 铁矿球团链箅机—回转窑是生产铁矿石制备高品质铁合金的重要工艺过程之一,具有大时滞、参数庞杂、耦合关系复杂等特点,且成品球团流量波动剧烈,使球团流量难以预测。 为此,该文使用移动平均滤波器来平滑波动的数据,互信息法对庞杂的参数做特征选择,再利用基于自注意力机制的 Informer 球团流量预测模型,其降低传统自注意力机制的时间复杂度,提高了模型训练效率。 同时,针对 Informer 模型的概率稀疏自注意力机制难以把握长时间序列波动的问题,通过 TCN 时间卷积网络来提取长时间序列的扩展信息依赖,同时结合 Informer 编码解码网络来处理上下文的信息,从而完成球团流量的精确预测。 通过对工厂实际数据进行实验分析可知,与循环神经网络这类传统的深度学习模型相比,所提集成模型在预测精度、稳定性方面均为最优。

关键词：球团流量预测;特征选择;时间卷积网络;编码解码网络;自注意力机制