Regformer:基于稀疏注意力的输油管道水力压降预测方法OACSTPCD
输油管道水力压降预测对于输油管道的生产调控十分重要,目前机器学习方法将压降预测看作回归问题,然而管道水力计算受多种因素影响,传统的机器学习方法由训练集得到的固定权重难以泛化到更多的测试样例或真实的工程场景中。本文提出一种水力压降回归预测方法Regformer,该方法将稀疏注意力机制引入回归任务,在多头注意力的基础上设计一种平滑概率方法,并融入特征投影机制。在10个公共数据集上对7种主流方法进行对比实验分析,定性实验显示Regformer对于局部的…查看全部>>
李亚平;王军防;余红梅;窦一民;肖媛;田继林
国家管网集团东部原油储运有限公司,江苏徐州221008国家管网集团东部原油储运有限公司,江苏徐州221008国家管网集团东部原油储运有限公司,江苏徐州221008中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院,山东青岛266580中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院,山东青岛266580中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院,山东青岛266580
计算机与自动化
水力预测TransformerRegformer自注意力机制
《计算机与现代化》 2024 (1)
P.59-66,8
国家自然科学基金重大项目(51991365)山东省自然科学基金资助项目(ZR2021MF082)。
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