基于二维自注意力增强GRU模型高炉铁水硅含量预测方法

摘要

本发明公开了一种基于二维自注意力增强GRU模型高炉铁水硅含量预测方法，属于工业过程监控、建模和仿真领域。通过从真实的高炉生产数据中获取有效信息建立模型，实现铁水硅含量提前预测，指导后续生产操作。考虑高炉生产过程中各参数变量对产品铁水硅含量的影响大小不同且随时间动态变化，提出在GRU模型特征维度增加自注意力，获取各参数变量的动态权重；同时，考虑系统动态性以及大时滞问题，提出基于因果卷积的时间维度自注意力机制，实现高炉运行参数局部动态特征增强感知，以及运行参数同工艺指标的软对标；本发明方法对于具有大时滞、强动态性的高炉系统具有很好的拟合效果，能够实现对高炉铁水硅含量的准确预测。