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申请/专利权人：东北大学
申请日：2024-04-29
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118298966A
主分类号：G16C20/70
分类号：G16C20/70;G06N3/0442;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本申请公开了一种重介密度预测方法、装置、存储介质以及电子设备。其中方法包括：基于接收到的边侧转发的、端侧实时采集的各化验参数值、各密度测量值以及各变量参数值对当前数字孪生预测模型进行更新，生成目标数字孪生预测模型；计算目标数字孪生预测模型的精度得到第一精度值；在边侧当前数字孪生预测模型的第二精度值与第一精度值满足预设条件的情况下，将目标数字孪生预测模型发送给边侧；控制边侧基于更新后的当前数字孪生预测模型的时序窗口长度采集云端存储的各目标变量参数值、各目标化验参数值以及各目标密度测量值，采用更新后的当前数字孪生预测模型进行重介密度得到预测结果。本申请不需要人工频繁化验并能够提高预测结果的准确性。
主权项：1.一种重介密度预测方法，其特征在于，包括：基于接收到的边侧转发的、端侧实时采集的各化验参数值、各密度测量值以及各变量参数值对当前数字孪生预测模型进行更新，生成目标数字孪生预测模型；计算所述目标数字孪生预测模型的精度，得到与所述目标数字孪生预测模型对应的第一精度值；在接收到的边侧实时转发的、边侧的当前数字孪生预测模型的第二精度值与所述第一精度值满足预设条件的情况下，将所述目标数字孪生预测模型发送给边侧，以对边侧的所述当前数字孪生预测模型进行更新；控制边侧基于更新后的所述当前数字孪生预测模型的时序窗口长度采集获得云端存储的各目标变量参数值、各目标化验参数值以及各目标密度测量值，采用更新后的所述当前数字孪生预测模型进行重介密度预测，得到重介密度预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种重介密度预测方法、装置、存储介质以及电子设备
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