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IEEE transactions on industrial informatics期刊的TC-GATN: Temporal Causal Graph Attention Networks With Nonlinear Paradigm for Multivariate Time-Series Forecasting in Industrial Processes文献

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理解问题IEEE transactions on industrial informatics期刊的TC-GATN: Temporal Causal Graph Attention Networks With Nonlinear Paradigm for Multivariate Time-Series Forecasting in Industrial Processes文献

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  • TC-GATN是一种新型预测模型，用于工业过程中的多元时间序列预测。

  • 模型特点

  • 非线性范式：利用图学习算法提取变量间的潜在关系，指导层次结构的有向边连接。
  • 并行门控循环单元：在图邻域空间执行节点特征的非线性交互，实现自适应变换和传输。
  • 自注意力机制：聚合所有阶段的编码器隐藏状态，提高预测精度。
  • 时间模块：处理来自图层的信息，实现预测。

  • 应用验证

  • 甲醇生产：通过实际数据集验证TC-GATN的可行性和有效性。
  • 氯硅烷蒸馏：同样验证了模型在工业过程中的应用潜力。1
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