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申请/专利权人：北京云摩科技股份有限公司

摘要：本发明涉及数字信息传输技术领域，具体涉及一种综合风力影响的气体浓度预测方法，包括：根据同一气体浓度在不同历史时刻的波动差异，获得每个历史时刻的气体浓度的周期规律程度；根据相邻历史时刻的气体浓度的变化情况，获得每个历史时刻的时维重要程度；根据泄漏监测点两侧的气体浓度的差异，得到每个历史时刻的风影响程度；从而根据每个历史时刻与所在时间窗口的初始时刻间隔，获得每个历史时刻的数据加权值并构建预测模型，得到当前时间窗口的预测气体浓度，结合实际气体浓度计算当前时间窗口的采样率对数据采样后进行传输。本发明通过历史重要时刻的气体浓度对当前的气体浓度进行预测，从而确定当前时间窗口的采样率对重要数据传输。

主权项：1.一种综合风力影响的气体浓度预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取泄漏监测点在历史时刻的气体浓度，以及同一时刻泄漏监测点两侧的气体浓度，构建泄漏监测点的若干时间窗口；根据同一气体浓度在不同历史时刻的时间间隔波动差异，获得每个历史时刻的气体浓度的周期规律程度；根据相邻历史时刻的气体浓度的变化情况，获得每个历史时刻的时维重要程度；根据泄漏监测点两侧的气体浓度的差异，得到每个历史时刻的风影响程度；根据每个历史时刻的风影响程度和时维重要程度，以及每个历史时刻与所在时间窗口的初始时刻间隔，获得每个历史时刻的数据加权值；根据每个历史时刻的数据加权值对每个历史时刻的气体浓度构建预测模型，得到当前时间窗口的预测气体浓度；根据当前时间窗口的预测气体浓度和实际气体浓度计算当前时间窗口的采样率；根据当前时间窗口的采样率对当前时间窗口的数据采样后进行传输；所述获得每个历史时刻的气体浓度的周期规律程度，包括的具体步骤如下： 其中，表示第Q个历史时刻的气体浓度的周期规律程度，表示以自然常数为底的指数函数，h表示与第Q个历史时刻的气体浓度相同的时刻个数，表示与第Q个历史时刻的气体浓度相同的第i个时刻，表示与第Q历史个时刻的气体浓度相同的第i-1个时刻，表示与第Q个历史时刻的气体浓度相同的第i+1个时刻；所述获得每个历史时刻的时维重要程度，包括的具体步骤如下： 其中，表示第Q个历史时刻的时维重要程度，表示第Q个历史时刻的气体浓度，表示第Q-1个历史时刻的气体浓度，表示第Q+1个历史时刻的气体浓度，表示第Q个历史时刻的气体浓度的周期规律程度，表示以自然常数为底的指数函数，为线性归一化函数；所述得到每个历史时刻的风影响程度，包括的具体步骤如下： 其中，表示第Q个历史时刻的风影响程度，MAX表示选取最大值，表示第Q-1个历史时刻的风偏移指数，表示第Q+1个历史时刻的风偏移指数，表示第Q个历史时刻的风偏移指数；所述风偏移指数的具体获取方式如下： 其中，表示第Q个历史时刻的风偏移指数，k表示泄漏监测点两侧设置的传感器对数，表示在第Q历史时刻泄漏监测点两侧的第j对传感器的气体浓度差值；所述获得每个历史时刻的数据加权值，包括的具体步骤如下： 其中，表示第Q个历史时刻的时空重要性，表示LSTW模型第Q个历史时刻的数据加权值，表示以自然常数为底的指数函数，表示第Q个历史时刻，表示第Q个历史时刻所在时间窗口的初始时刻；所述时空重要性的具体获取方式如下： 其中，表示第Q个历史时刻的时空重要性，表示以自然常数为底的指数函数，表示第Q个历史时刻的风影响程度，表示第Q个历史时刻的时维重要程度；所述得到当前时间窗口的预测气体浓度，包括的具体步骤如下：根据每个历史时刻的数据加权值对每个历史时刻的气体浓度进行加权，将加权后的每个历史时刻的气体浓度作为输入序列的数据集训练LSTM模型，得到当前时间窗口的预测气体浓度；所述计算当前时间窗口的采样率，包括的具体步骤如下： 其中，表示当前时间窗口的采样率，表示选取最小值，m表示当前时间窗口的数据个数，表示当前时间窗口中第v个时刻的气体浓度，表示当前时间窗口中第v个时刻的预测气体浓度，a为预设的采样参数。

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