[发明专利]一种综合管廊内部氧气浓度LSTM预测方法及系统在审
| 申请号： | 201810226471.2 | 申请日： | 2018-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN108460492A | 公开（公告）日： | 2018-08-28 |
| 发明（设计）人： | 陈雍君;邱实;薛博;宁楠 | 申请（专利权）人： | 国通广达（北京）技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京兰亭信通知识产权代理有限公司 11667 | 代理人： | 赵永刚 |
| 地址： | 100071 北京市丰台*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种综合管廊内部氧气浓度LSTM预测方法及系统，所述方法包括：获取综合管廊内部氧气浓度数据、管廊内部微生物密度数据、传感器位置数据和综合管廊位置数据；对所获取的综合管廊内部氧气浓度数据、管廊内部微生物密度数据、传感器位置数据和综合管廊位置数据进行预处理并形成氧气浓度特征向量；以Tanh为激励函数训练LSTM模型；将氧气浓度特征向量输入至LSTM模型中并对应输出综合管廊内部氧气浓度的预测数据。本发明能够通过具有长短期记忆单元的递归神经网络构建模型，适应综合管廊内部氧气浓度数据的动态特性，实现对综合管廊内氧气浓度数据长期准确的提前预估，提高预测结果的准确性，防止因综合管廊内部氧气浓度过低引起的安全问题。 | ||
| 搜索关键词： | 综合管廊 氧气 浓度数据 传感器位置数据 密度数据 浓度特征 位置数据 管廊 向量 微生物 预处理 预估 递归神经网络 安全问题 动态特性 记忆单元 预测结果 预测数据 预测 构建 输出 | ||
【主权项】：
1.一种综合管廊内部氧气浓度LSTM预测方法，其特征在于，包括：获取综合管廊内部氧气浓度数据、管廊内部微生物密度数据、传感器位置数据和综合管廊位置数据；对所获取的综合管廊内部氧气浓度数据、管廊内部微生物密度数据、传感器位置数据和综合管廊位置数据进行预处理并形成氧气浓度特征向量；以Tanh为激励函数训练LSTM模型；将氧气浓度特征向量输入至LSTM模型中并对应输出综合管廊内部氧气浓度的预测数据。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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