Gated Recurrent Knowledge-Guided Attention Network with Adaptive Graph Structure Learning for Forecasting in Chemical Processes
Notice bibliographique
Résumé
The prediction of key variables in chemical processes presents significant challenges due to the intricate dynamic relationships among the variables. Most existing graph-based methods for chemical processes rely on a static topological graph structure derived from predefined variable relationships and only consider pairwise relationships between variables, which are inconsistent with practical scenarios. To overcome these limitations, this paper proposes the gated recurrent knowledge-guided attention network with adaptive graph structure learning (GRKAT-GSL), an end-to-end recurrent graph neural network for knowledge-guided graph attention calculation based on the learned topological graph structure. First, variables are embedded using different convolution kernels to extract features, which are then utilized to construct a topological graph as the input to the graph recurrent neural network. Then, a graph attention calculation method, the knowledge-guided attention mechanism (KGAM), is proposed to calculate the relationships between connected nodes in the graph to guide the transmission of information between nodes in the recurrent network. Experimental results on the Tennessee Eastman (TE), fluid catalytic cracking (FCC), and METR-LA data sets demonstrate that GRKAT-GSL outperforms other methods. Furthermore, the analysis of the experimental results indicates that the proposed method is capable of capturing complex relationships in chemical processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».