[发明专利]一种基于图神经网络的多元温室环境参数预测方法及系统在审
| 申请号： | 202310812948.6 | 申请日： | 2023-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN116541767A | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 冀荣华;齐劭天;安冬;刘金存 | 申请（专利权）人： | 中国农业大学 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G06N3/042;G06N3/08;G06F18/21;G06F18/214;G01D21/02;G06F123/02 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 刘芳 |
| 地址： | 100083 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图神经网络的多元温室环境参数预测方法及系统，涉及环境参数预测领域，该方法包括：采集温室中的环境参数；以每个采样点采集的环境参数为列数，以连续采集时间段为行数构建时间序列矩阵；构建图神经网络模型；图神经网络模型包括：编码层、特征提取层和预测层；特征提取层包括：图学习模块和多个串联的特征提取模块；特征提取模块包括：时间卷积子模块和图卷积子模块；将时间序列矩阵和预先设定的图节点参数输入至图神经网络模型中，对图神经网络模型进行训练，得到训练好的图神经网络模型；通过训练好的图神经网络模型进行多元温室环境参数的预测。本发明能够对温室环境中多元参数进行实时预测，且预测结果精确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 多元 温室 环境参数 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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