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科研人員提出面向非平穩(wěn)工業(yè)時間序列預(yù)測的自適應(yīng)持續(xù)學(xué)習(xí)方法

2024-12-04 17:00:40 來源: 中國科學(xué)院

工業(yè)時間序列是反映生產(chǎn)過程的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。工業(yè)時間序列的分析和預(yù)測對優(yōu)化工業(yè)流程、提升效率具有重要意義。而工業(yè)生產(chǎn)過程的動態(tài)變化導(dǎo)致時間序列數(shù)據(jù)分布漂移,使得傳統(tǒng)靜態(tài)預(yù)測模型無法長期保持高效性。傳統(tǒng)的模型更新方法如重新訓(xùn)練的計算和存儲成本高昂,增量微調(diào)的方式易導(dǎo)致已學(xué)模式的災(zāi)難性遺忘。這限制了現(xiàn)有模型在非平穩(wěn)工業(yè)環(huán)境中的應(yīng)用效果。Qbh速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

中國科學(xué)院沈陽自動化研究所提出了面向非平穩(wěn)工業(yè)時間序列預(yù)測的自適應(yīng)持續(xù)學(xué)習(xí)(ACL)方法,提升了預(yù)測模型的適應(yīng)性和泛化能力。相關(guān)研究成果以An Adaptive Continual Learning Method for Nonstationary Industrial Time Series Prediction為題,發(fā)表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上。Qbh速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

該研究從網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)兩個方面改進了持續(xù)學(xué)習(xí)方法。研究通過基于提示的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)保留了先前任務(wù)的“暗知識”,緩解災(zāi)難性遺忘,并引入軟記憶緩沖區(qū)使模型能夠更好地學(xué)習(xí)當(dāng)前任務(wù),進而在穩(wěn)定性與可塑性之間實現(xiàn)平衡。進一步,研究在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)層面提出了時間敏感的激活函數(shù)TimeRelu,使網(wǎng)絡(luò)激活閾值隨時間變化,從而提高了模型的泛化能力。這一方法在開源的太陽能發(fā)電數(shù)據(jù)集和實際的磨礦分級過程數(shù)據(jù)集上驗證了有效性。Qbh速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

這一成果有望應(yīng)用于智能礦山、鋼鐵冶金等復(fù)雜工業(yè)場景中的預(yù)測性維護和生產(chǎn)過程優(yōu)化等場景。下一步,該團隊將針對任務(wù)劃分的自動化和概念漂移檢測等問題開展研究,探討元學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)在增強模型動態(tài)適應(yīng)能力方面的潛力。Qbh速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

研究工作得到國家自然科學(xué)基金和遼寧省重點研發(fā)項目的支持。Qbh速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

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面向非平穩(wěn)時間序列預(yù)測任務(wù)的持續(xù)學(xué)習(xí)框架Qbh速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

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持續(xù)學(xué)習(xí)任務(wù)示意圖Qbh速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

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