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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了一种基于分布式存储自适应OATS‑AJSA改进GRU湿度预测方法，具体为：获取历史多要素气象数据并分布式存储在MinIO数据库中；利用孤立森林方法识别多要素气象数据集中的异常值，并对异常值进行替换；采用t‑SNE方法对替换后的数据集进行降维，得到降维后的数据集，对降维后的数据集进行归一化得到归一化数据集；建立OATS‑AJSA‑GRU湿度预测模型，利用OATS‑AJSA优化算法对GRU中的超参数进行寻优，得到寻优后的超参数；将寻优后的超参数和归一化数据集放入GRU进行预测，得到湿度预测结果。本发明在湿度预测方面实现了更高的准确性、稳定性和效率，同时具备自动化超参数优化和广泛的实际应用潜力。
主权项：1.一种基于分布式存储自适应OATS-AJSA改进GRU湿度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，获取历史多要素气象数据，并分布式存储在MinIO数据库中；步骤2，从MinIO数据库中提取多要素气象数据作为预测数据集，利用孤立森林方法识别预测数据集中的异常值，并采用线性插值方法对异常值进行替换，得到替换后的数据集；步骤3，采用t分布-随机邻近嵌入方法对经步骤2得到的替换后的数据集进行降维，得到降维后的数据集，对降维后的数据集进行归一化得到归一化数据集；步骤4，建立OATS-AJSA-GRU湿度预测模型，利用OATS-AJSA优化算法对GRU中的超参数进行寻优，得到寻优后的超参数；步骤5，将寻优后的超参数和步骤3得到的归一化数据集放入GRU进行预测，得到湿度预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种基于分布式存储自适应OATS-AJSA改进GRU湿度预测方法
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