基于MHAGRU模型的重介选煤分选密度预测方法

摘要

重介选煤过程中的分选密度是影响选煤效率的关键因素之一，准确预测分选密度可帮助优化选煤工艺，提高产品品质.本文提出了一种结合多头注意力机制和门控循环神经网络的分选密度预测模型.传统的分选密度预测方法难以处理非线性、多维度和时间序列相关性的问题，而本文提出的模型通过引入多头注意力机制，能够有效捕捉不同时间步长和特征维度之间的依赖关系，从而提升模型的预测精度.同时，门控循环神经网络在处理长时间序列数据时具有较好的记忆能力，能够有效避免梯度消失问题.实验结果表明，与传统模型相比，基于多头注意力机制和门控循环神经网络的分选密度预测方法在预测精度和鲁棒性上均有显著提升，适用于实际生产中的分选密度预测任务.

关键词

分选密度 / 时间序列 / 多头注意力 / 门控循环单元