面向含缺失煤参数样本的基于变换器的焦炭质量预测模型

本发明是面向含缺失煤参数样本的基于变换器的焦炭质量预测模型，首先构建包含煤样参数缺失值的样本数据集，在保持原始缺失结构信息的基础上，通过可训练的线性变换将非缺失参数映射为固定维度的嵌入向量；对于缺失参数，采用缺失掩码进行标识，并使用可训练的占位嵌入向量替代；嵌入后的特征序列被输入至多层堆叠的变换器编码器中，利用多头注意力机制与前馈神经网络提取特征之间的上下文关系；随后通过均值池化获得统一定长的煤样表示向量，并由多层感知机模型同时输出焦炭反应性CRI与反应后强度CSR指标。本发明可以实现对含有煤参数缺失值的样本数据的焦炭热态质量预测，显著提升了模型在实际生产中的适用性。