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申请/专利权人：华南农业大学;广西扬翔股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于时空图神经网络的猪舍外废气监测方法、系统及装置，包括：废气处理装置实时监测废气浓度并根据主控系统指令实施动态废气处理；多尺度时空图神经网络模型废气预测模型基于历史废气浓度数据和传感器数据，预测废气浓度变化趋势，为废气处理装置提供智能调度依据；废气智能处理系统进一步整合废气处理装置与废气预测模型，基于废气多级监控数据和模型预测结果自动制定并执行最优废气处理方案。本发明构建多尺度时空图网络模型对废气预测处理，软硬件协同工作实现对废气的精准监测、智能管理和高效决策，提升猪舍外排废气处理的智能化程度，提高环境质量，助力节能环保。

主权项：1.一种基于时空图神经网络的猪舍外废气监测方法，其特征在于，包括以下步骤：利用废气一级监测模块对经过水帘过滤后的猪舍外排废气进行实时监控，采集废气浓度数据及水帘过滤的运行参数；将所述废气浓度数据导入废气预测模块，基于多尺度时空图网络模型对采集的废气浓度数据进行学习，预测废气浓度变化趋势，获取废气浓度预测结果；将所述废气浓度预测结果反馈至废气一级监测模块，对所述运行参数进行动态调整，废气一级过滤模块基于调整后运行参数调用水帘过滤自适应处理废气；使用废气二级监测模块对自适应处理后的废气进行持续监测，利用废气多级监测数据及废气浓度预测结果判断是否满足预设排放标准，基于判断结果进行废气的监测排放；基于预训练的Transformer编码器构建多尺度时空图网络模型，所述多尺度时空图网络模型包括时间序列特征学习模块、多尺度空间构造模块和预测模块，具体为：构造预训练的Transformer编码器，根据收集的废气处理的历史数据进行预训练，将历史数据时间序列，为时刻的历史数据值，经过归一化和分块处理得到patch片段时序序列，为第个patch片段；将所述patch片段时序序列输入到预训练的Transformer编码器，进行位置编码，获取嵌入矩阵，基于所述嵌入矩阵添加位置编码捕捉输入序列的顺序信息，将位置编码与嵌入向量相加得到向量序列；将所述向量序列导入Transformer编码器模块的多头注意力中，将所有单个注意力头的输出拼接，利用线性变换得到多头注意力输出，将多头注意力的输出与原始嵌入向量相加，并进行归一化操作生成；将输入到前馈神经网络，获取所述前馈神经网络的输出结果与相加并进行归一化，得到最终的输出序列向量，利用迭代循环训练进行模型参数的优化，获取Transformer编码器的预训练模型。

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