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摘要：本发明公开一种储气库生产过程时序数据时空特征智能提取方法，包括以下步骤：1基于储气库场景，构建带有权重矩阵的储气库检测空间；2利用堆叠图卷积神经网络对储气库检测空间进行处理，提取储气库检测空间的空间特征；利用时间卷积神经网络对储气库检测空间进行处理，提取储气库检测空间的时间特征；3利用卷积运算融合储气库检测空间的空间特征和时间特征，得到储气库生产过程时序数据的时空特征。本发明融合了图卷积神经网络GCN和时间卷积神经网络TCN，能够更好地捕获储气库数据的时空特征，可以提高模型对于空间和时间相关性的理解，进而提高储气库数据准确性。
主权项：1.一种储气库生产过程时序数据时空特征智能提取方法，其特征在于，包括以下步骤：1基于储气库场景，构建带有权重矩阵的储气库检测空间，步骤包括：1.1针对每个时间点，构建用于表征储气库工艺任务节点空间分布的储气库图结构。1.2根据时间序列，对储气库图结构进行堆叠，从而生成具有多个深度的储气库时变图层组；1.3计算储气库工艺任务节点之间的权重系数，并将权重系数与边缘的长度相乘，得到边缘的加权邻接值；1.4基于加权邻接值，依次对储气库时变图层组进行修剪、排序，从而生成带有权重矩阵的储气库检测空间；2利用堆叠图卷积神经网络对储气库检测空间进行处理，提取储气库检测空间的空间特征；利用时间卷积神经网络对储气库检测空间进行处理，提取储气库检测空间的时间特征；3利用卷积运算融合储气库检测空间的空间特征和时间特征，得到储气库生产过程时序数据的时空特征。
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百度查询： 重庆大学 一种储气库生产过程时序数据时空特征智能提取方法
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