基于时序数据多通道线图化的重介分选精煤灰分预测方法

本发明公开了一种基于时序数据多通道线图化的重介分选精煤灰分预测方法，属于人工智能技术领域。该方法针对传统预测模型在面对原煤灰分和工艺参数不规则采样时的准确性不足问题，采用时序数据多通道线图化技术，显著提高了预测准确度，包括如下步骤：采集选煤厂历史大数据，构建选煤厂数据库；进行数据预处理，并将预处理后的数据按比例划分为训练集和测试集；生成多通道复合数据折线图；设计基于改进Swin Transformer的深度学习模型；训练模型；模型评估与应用。本发明不仅能够准确捕捉并模拟时间序列数据中的复杂动态，还能在数据不完整或缺失的情况下，保持出色的适应性和鲁棒性，确保了精煤灰分预测结果的可靠性和精确度。