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基于CBDAE和TCN-Transformer的工业传感器时间序列预测
1
作者
许涛
南新元
+1 位作者
蔡鑫
赵濮
《南京信息工程大学学报》
北大核心
2025年第4期455-466,共12页
在真实的工业物联网环境中,传感器信号常受外界噪声干扰,难以获取纯净数据,这影响了基于数据驱动的时间序列预测任务的准确性.为此,基于改进的对比盲去噪自编码器(Contrast Blind Denoising AutoEncoder,CBDAE)和TCN-Transformer网络,...
在真实的工业物联网环境中,传感器信号常受外界噪声干扰,难以获取纯净数据,这影响了基于数据驱动的时间序列预测任务的准确性.为此,基于改进的对比盲去噪自编码器(Contrast Blind Denoising AutoEncoder,CBDAE)和TCN-Transformer网络,本文提出一种新型时间序列预测框架,称为MoCo-CBDAE-TCN-Transformer.该框架通过引入额外的动量编码器、动态队列和信息噪声对比估计正则化,增强了对时间序列数据动态特征的捕捉能力,并有效利用历史负样本信息.在无需噪声先验知识和传感器纯净数据的前提下,通过捕捉和对比时间相关性和噪声特征,实现传感器数据的盲去噪.去噪后的数据通过TCN-Transformer网络进行时间序列预测.TCN-Transformer网络结合残差连接和膨胀卷积的优势以及Transformer的注意力机制,显著提高了预测的准确性和效率.最后,在公开的四缸过程数据集上进行仿真验证,实验结果表明,与传统的去噪方法和时间序列预测模型相比,本文设计的模型能够获得更好的去噪效果和更高的预测精度,其实时处理能力适合部署在实际的工业环境中,为工业物联网中的数据处理和分析提供了一种有效的技术方案.
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关键词
去噪自编码器
动量编码器
动态队列
信息噪声对比估计
时间卷积网络
TRANSFORMER
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职称材料
题名
基于CBDAE和TCN-Transformer的工业传感器时间序列预测
1
作者
许涛
南新元
蔡鑫
赵濮
机构
新疆大学电气工程学院
出处
《南京信息工程大学学报》
北大核心
2025年第4期455-466,共12页
基金
国家自然科学基金(62303394)
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2022D01C694)
新疆维吾尔自治区高校基本科研业务费科研项目(XJEDU2023P025)。
文摘
在真实的工业物联网环境中,传感器信号常受外界噪声干扰,难以获取纯净数据,这影响了基于数据驱动的时间序列预测任务的准确性.为此,基于改进的对比盲去噪自编码器(Contrast Blind Denoising AutoEncoder,CBDAE)和TCN-Transformer网络,本文提出一种新型时间序列预测框架,称为MoCo-CBDAE-TCN-Transformer.该框架通过引入额外的动量编码器、动态队列和信息噪声对比估计正则化,增强了对时间序列数据动态特征的捕捉能力,并有效利用历史负样本信息.在无需噪声先验知识和传感器纯净数据的前提下,通过捕捉和对比时间相关性和噪声特征,实现传感器数据的盲去噪.去噪后的数据通过TCN-Transformer网络进行时间序列预测.TCN-Transformer网络结合残差连接和膨胀卷积的优势以及Transformer的注意力机制,显著提高了预测的准确性和效率.最后,在公开的四缸过程数据集上进行仿真验证,实验结果表明,与传统的去噪方法和时间序列预测模型相比,本文设计的模型能够获得更好的去噪效果和更高的预测精度,其实时处理能力适合部署在实际的工业环境中,为工业物联网中的数据处理和分析提供了一种有效的技术方案.
关键词
去噪自编码器
动量编码器
动态队列
信息噪声对比估计
时间卷积网络
TRANSFORMER
Keywords
denoising autoencoder(DAE)
momentum encoder
dynamic queue
information noise-contrastive estimation(InfoNCE)
temporal convolutional network(TCN)
Transformer
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CBDAE和TCN-Transformer的工业传感器时间序列预测
许涛
南新元
蔡鑫
赵濮
《南京信息工程大学学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
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