基于CauDformer模型的工业浓缩参数预测方法

本发明公开了一种基于CauDformer模型的工业浓缩参数预测方法，涉及工业浓缩参数预测领域。该方法通过将倒置嵌入和因果注意力机制集成在基于CauDformer的预测模型中，有效捕捉多变量时间序列中的复杂依赖关系；并且结合CauDformer模型的频域增强特性，进一步提升模型对周期性和波动性特征的捕捉能力；同时，动态调整的组合损失函数和Optuna实现的贝叶斯优化策略，确保了模型训练的高效性和最终性能的最优性；实现对工业浓缩参数的高精度预测，为生产过程的智能化管理提供了关键状态监测能力，显著提升生产过程的监控与管理水平，满足对工业浓缩参数预测的高精度需求。