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申请/专利权人：中电建建筑集团有限公司;浙江大学;杭州新中大科技股份有限公司
申请日：2024-04-03
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118298964A
主分类号：G16C20/70
分类号：G16C20/70;G16C20/30;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/048;G06F18/25;G06F18/15;G06F123/02
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了一种基于时间注意力的有毒气体浓度预测方法，其包括获取有毒气体浓度和相关环境因素，有毒气体浓度与环境因素用于表征二维时间序列数据的测量结果及状态参数；根据所述二维时间序列数据做归一化处理，归一化处理用于表征所述基于时间注意力滑动窗口的长短期记忆网络模型；将二维时间序列数据导入长短期记忆网络模型以进行迭代处理；得到结果参数；根据所述结果参数得到有毒气体浓度预测的准确性和预测精度。通过设计了基于长短期记忆网络框架的有毒气体浓度和相关因素的模型，它包含学习变量之间依赖关系的时间注意力滑动窗口模块，可以灵活且高效实现精准的有毒气体浓度的预测和监测，同时该系统能够便携地被部署在边缘计算设备上。
主权项：1.一种基于时间注意力的有毒气体浓度预测方法，其特征在于：包括，获取有毒气体浓度和相关环境因素，所述有毒气体浓度与环境因素用于表征二维时间序列数据的测量结果及状态参数；根据所述二维时间序列数据做归一化处理，所述归一化处理用于表征所述基于时间注意力滑动窗口的长短期记忆网络模型；将所述二维时间序列数据导入长短期记忆网络模型以进行迭代处理，得到结果参数；根据所述结果参数得到有毒气体浓度预测的准确性和预测精度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中电建建筑集团有限公司 浙江大学 杭州新中大科技股份有限公司 一种基于时间注意力的有毒气体浓度预测方法
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