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申请/专利权人：北京工商大学
摘要：本发明涉及一种基于集成学习与时序图神经网络的粮仓风险事件智能预警及处理方法，其方法包括：步骤S1：收集粮仓风险事件与处理方案相关数据，构建粮仓安全领域知识图谱；步骤S2：基于多模型融合的Stacking集成学习方法预测未来某一时段的粮仓传感器数据；步骤S3：基于时序动态网络稀疏注意力的传感器感知预测框架，预测未来某一时段的粮仓潜在风险事件发生概率；步骤S4：结合潜在风险事件发生概率与知识图谱提供粮仓风险事件智能预警及处理办法。本发明提供的方法能够全面、准确地预测粮仓的安全状态，并及时发出预警信息及处理方法，提高了粮仓管理的效果和安全性。
主权项：1.一种基于集成学习与时序图神经网络的粮仓风险事件智能预警及处理方法，其特征在于，包括：步骤S1：收集粮仓风险事件与处理方案相关数据，构建粮仓安全领域知识图谱；步骤S2：基于多模型融合的Stacking集成学习方法预测未来某一时段的粮仓传感器数据；步骤S3：基于时序动态网络稀疏注意力的传感器感知预测框架，预测未来某一时段的粮仓潜在风险事件发生概率；步骤S4：结合潜在风险事件发生概率与知识图谱提供粮仓风险事件智能预警及处理办法。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工商大学 一种基于集成学习与时序图神经网络的粮仓风险事件智能预警及处理方法
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