Временная сеть на основе характеристики и извлечения временных рядов в медеплавильном производстве для прогнозирования содержания матовой фазы

Для решения проблем низкой точности прогнозирования и плохой интерпретируемости традиционных моделей прогнозирования содержания матовой фазы, основанных на входных данных до плавки и данных анализов для регрессии, мы включаем данные технологических датчиков и предлагаем временную сеть на основе Time2Vec и временной сверточной сети в сочетании с многоголовой временной внимательной механизмом (TCN-TMHA) для борьбы со слабыми временными характеристиками и неопределённой периодической информацией в процессе медеплавки. Во-первых, мы применили критерий максимального информационного коэффициента (MIC) для отбора временных рядов датчиков процесса, сильно коррелирующих с содержанием матовой фазы. Во-вторых, мы использовали модуль Time2Vec для извлечения периодической информации из переменных процесса медеплавки, напрямую интегрируя обработку временных рядов в модель прогноза. Наконец, мы реализовали модуль TCN-TMHA и применили специфические механизмы взвешивания для назначению весов входным признакам и приоритизации релевантных ключевых временных шагов. Экспериментальные результаты показывают, что предлагаемая модель даёт более точные прогнозы содержания меди: коэффициент детерминации (R2) улучшился на 2,13%–11,95% по сравнению с существующими моделями прогнозирования содержания матовой фазы.