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    • 80. 发明授权
    • 基于时空图网络的区域污染物时空联合预测方法及装置
    • CN113516304B
    • 2024-01-23
    • CN202110725762.8
    • 2021-06-29
    • 上海师范大学
    • 张波吴泽权
    • G06Q10/04G06F16/29G06N3/0442G06N3/08G06F18/22G06Q50/26
    • 本发明涉及一种基于时空图网络的区域污染物时空联合预测方法及装置。其中,方法包括:步骤S1:以PM2.5作为预测的空气污染物,构建空气污染物浓度预测模型,其中,空气污染物浓度预测模型包括图注意力网络和改进LSTM网络;步骤S2:输入时空图序列数据至图注意力网络,获得各时刻污染物传播的空间关联;步骤S3:根据各时刻污染物传播的空间关联,使用向量拉伸拼接的方法,构造各时刻的隐向量z;步骤S3:将各时刻隐向量z作为改进LSTM网络的输入,得到预测结果,其中,改进LSTM网络中,内置有重置门,基于连续两个输入计算重置门的值,当重置门的值超限时,网络重置记忆。与现有技术相比,本发明具有提高预测准确性等优点。(56)对比文件IN 201821039649 A,2020.04.24WO 2019017462 A1,2019.01.24WO 2019154108 A1,2019.08.15姚程文;杨苹;刘泽健.基于CNN-GRU混合神经网络的负荷预测方法.电网技术.2020,(第09期),全文.Learning to forget: Continualprediction with LSTM Gers, FA等.Learningto forget: Continual prediction withLSTM.9th International Conference onArtificial Neural Networks (ICANN99).1999,全文.金玉鹏.基于改进自编码网络的空气污染物时序预测关键问题研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库(电子期刊).2019,第1-74页.邹国建.基于时空特征学习的区域空气污染物扩散趋势预测研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库(电子期刊).2020,第1-95页.DONGMING QIN 等.A Novel CombinedPrediction Scheme Based on CNN and LSTMfor Urban PM2.5 Concentration. IEEE.2019,第20050-20059.谷丽琼;吴运杰;逄金辉.基于Attention机制的GRU股票预测模型.系统工程.2020,(第05期),全文.赵全明;宋子涛;李奇峰;郑文刚;刘宇;张钟莉莉.基于CNN-GRU的菇房多点温湿度预测方法研究.农业机械学报.2020,(第09期),全文.张晶晶;黄浩;胡英;吾守尔・斯拉木.循环神经网络中基于特征融合的口语理解.现代电子技术.2018,(第20期),全文.