[发明专利]基于BO-EMD-LSTM深度学习算法的教室空气质量预测方法在审
| 申请号： | 202111112980.0 | 申请日： | 2021-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN113762642A | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 杨光飞;袁二彪 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学人工智能大连研究院;大连凌空数据科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 青岛恒昇众力知识产权代理事务所(普通合伙) 37332 | 代理人： | 苏友娟 |
| 地址： | 116000 辽宁省大连*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于BO‑EMD‑LSTM深度学习算法的教室空气质量预测方法，具体包括以下步骤：对教室内的环境变量进行距离相关性分析，筛选和预测变量高度相关的变量；基于经验模态分解算法，将污染物数据序列分解为若干个低频率的时间序列数据，即污染物浓度子序列；基于LSTM深度学习模型，对每一个污染物浓度子序列进行建模、预测，并将各子序列的预测结果合并得到最终的预测结果，根据最终的预测结果得到教室空气质量。本发明提供一种新的解决室内污染物浓度预测问题的思路，引用分而治之的思想，将信号分解领域的经验模态分解算法和深度学习算法巧妙结合，提高长时间预测问题的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bo emd lstm 深度 学习 算法 教室 空气质量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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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
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
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