一种大语言模型驱动的多模态精煤灰分预测方法
Large language model-driven multimodal prediction of clean coal ash content
1. 山东科技大学 a. 计算机科学与工程学院; b. 数学与系统科学学院; c. 能源与矿业工程学院, 山东 青岛 266590
摘要
选煤过程中存在大量工艺参数，且部分参数存在采样不规律、缺失值严重等问题，传统预测模型不但难以捕捉这些参数间的复杂关联，同时也无法充分利用领域知识。为解决上述问题，提出了一种大语言模型驱动的多模态精煤灰分预测方法：首先，利用大语言模型结合领域知识将选煤数据转换为结构化文本并提取文本嵌入；其次，基于消息传递机制进行缺失值填充，再根据补全后的时序数据生成多通道折线图以提取图像嵌入；最后，借助多头注意力机制对文本嵌入与图像嵌入进行多模态对齐与融合，引入物理约束损失增强预测结果的可靠性。实验结果表明，在真实重介质选煤数据集上，该方法在精煤灰分预测精度方面相比次优方法的均方根误差(RMSE)降低了3.1%，这为精煤灰分预测研究提供了新的方法参考。
基金项目
新一代人工智能国家科技重大专项(2022ZD0119501)
国家自然科学基金项目(52374221)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.02.0048
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第10期
发布历史
[2026-07-29] 优先出版
引用本文
鲁法明, 李子辰, 林泽东, 等. 一种大语言模型驱动的多模态精煤灰分预测方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (10). (2026-07-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.02.0048. (Lu Faming, Li Zichen, Lin Zedong, et al. Large language model-driven multimodal prediction of clean coal ash content [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (10). (2026-07-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.02.0048. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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