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申请/专利权人：山东领能电子科技有限公司

摘要：本发明提供了一种基于大模型的生产数据预测方法及系统，属于生产数据预测技术领域。本发明中，根据获取的当前时刻之前的历史数据以及改进的Transformer模型，得到当前时刻之后的未来某个时刻的生产数据；改进的Transformer模型，包括：在编码器中引入多头双向自注意力，生产系统的每个待监测设备的管路输入位置的监测数据和管路输出位置的监测数据分别对应一个Block，每个Block对应至少一个测点，每个Block产生一个Token。本发明通过引入Block和多头双向自注意力机制的Transformer，实现了生产数据的准确和高效预测。

主权项：1.一种基于大模型的生产数据预测方法，其特征在于，包括以下过程：获取生产过程的当前时刻之前的历史数据；根据获取的当前时刻之前的历史数据以及改进的Transformer模型，得到当前时刻之后的未来某个时刻的生产数据；其中，改进的Transformer模型采用了Token嵌入、位置编码、时间嵌入和Block权重编码；对于测点的关注一个注意力头从后向前，另一个注意力头从前向后，关注所有的测点，改进的Transformer模型的所有输入序列是已知的；改进的Transformer模型包括：在编码器中引入多头双向自注意力，生产系统的每个待监测设备的管路输入位置的监测数据和管路输出位置的监测数据分别对应一个Block，每个Block对应至少一个测点，每个Block产生一个Token；多头双向自注意力的查询向量和键向量分别依次输入至Matmul层、Scale层、Softmax层进行处理，处理结果与值向量一起输入至一个Matmul层；通过end区分各个Block，Token为位置向量；在数据序列中，第一列为时间，其时间序列是一个独立的Block，也产生一个Token；每个Block对应一个权重向量，所述权重向量的确定方式，包括：假如一共N个设备，每个设备有入口和出口，油水从设备0进，最后从设备N-1出，那就是Block总数是2N，Block_count=2N；Block_id从0到N-1，假如需要预测数据的Block所在位置是position_x；当Block_id_s≥x时，则：Block_id_s的权重=position_x+Block_count-Block_id_s；当Block_id_s＜x时，则：Block_id_s的权重=Block_id_s+Block_count–position_x；将得到的Block_id_s的权重归一化到0和1之间，其中，Block_id_s为0到N-1之间的非x的数。

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