Time Series Prediction Method of Industrial Process With Limited Data Based on Transfer Learning

时间序列 工业生产 计算机科学 过程(计算) 学习迁移 机器学习 系列(地层学) 数据挖掘 生产(经济) 数据建模 人工智能 宏观经济学 操作系统 生物 古生物学 经济 凯恩斯经济学 数据库
作者
Xiaofeng Zhou,Naiju Zhai,Shuai Li,Haibo Shi
出处
期刊:IEEE Transactions on Industrial Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:19 (5): 6872-6882 被引量:23
标识
DOI:10.1109/tii.2022.3191980
摘要

Industrial time series, as a kind of data that responds to production process information, can be analyzed and predicted for effective monitoring of industrial production processes. There are problems of data shortage and algorithm cold start in industrial modeling process caused by complex working conditions, change of data acquisition environment, and short running time of equipment. As a result, the accuracy of the existing data-driven industrial time series prediction algorithm is greatly limited. To address the aforementioned problems, we propose a new time series prediction method for industrial processes under limited data based on dynamic transfer learning in this work. This method aims to effectively use historical data of similar equipment or working conditions rather than discard them to help establish an industrial time series prediction model with limited target data. In this method, first, historical data are divided into multiple batches, and then a new multisource transfer learning framework with dynamic maximum mean difference loss is established according to the distribution distance between each batch of historical data and the limited target data at the current moment. The framework also combines multitask learning methods to establish multistep prediction model for online learning in industrial processes. Compared with other commonly used methods, experiments on two real-world datasets of solar power generation prediction and heating furnace temperature prediction demonstrate the effectiveness of the proposed method.
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