[发明专利]一种室内有害物质挥发时间估计方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种室内有害物质挥发时间估计方法，其特征在于，该方法包括：

获取客户端提供的挥发相关数据信息，所述挥发相关数据信息是表示影响室内有害物质挥发时间的数据信息；

将获取的挥发相关数据信息输入给事先训练的反向转播(BP)神经网络模型，所述BP神经网络模型采用可变权重粒子群方法收敛；

所述BP神经网络模型根据输入的所述挥发相关数据信息计算得到挥发时间，并将所述挥发时间作为所述室内有害物质挥发时间估计结果返回给所述客户端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述BP神经网络模型根据输入的挥发相关数据信息计算得到挥发时间的步骤包括：

所述BP神经网络模型的输入层接收所述挥发相关数据信息，并将接收到所述挥发相关数据信息直传给隐藏层；

所述隐藏层根据所述挥发相关数据信息和设置的模型参数计算得到所述挥发时间，并将计算得到的挥发时间传输给输出层；

所述输出层输出所述计算得到的挥发时间。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取挥发相关数据信息的步骤之前，该方法进一步包括训练BP神经网络模型的步骤，所述训练BP神经网络模型的步骤包括：

获取包含多组挥发相关数据信息的训练集合；

对所述BP神经网络模型的参数进行初始化处理；

将所述训练集合中的一组挥发相关数据信息作为当前挥发相关数据信息，将所述当前挥发相关数据信息输入给所述BP神经网络模型的输入层，由所述输入层直传给所述BP神经网络模型的隐藏层；

所述隐藏层根据所述当前挥发相关数据信息以及所述BP神经网络模型的参数计算得到训练值，并将计算得到的训练值通过所述BP神经网络模型的输出层输出；

根据输出的所述训练值，并利用变权重粒子群方法修正所述BP神经网络模型的参数；

所述BP神经网络模型未收敛时，将训练集合中的下一组挥发相关数据信息作为当前挥发相关数据信息，并返回所述将当前挥发相关数据信息输入给所述BP神经网络模型的输入层的步骤重复执行，直到所述BP神经网络模型收敛。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用变权重粒子群方法修正所述BP神经网络模型的参数的步骤包括：

将所述BP神经网络模型的参数作为变权重粒子群方法中的粒子的当前位置向量；

利用所述粒子的当前位置向量、设置的粒子运动速度以及可变的运动惯性权重计算粒子的更新速度；

利用所述粒子的更新速度和所述粒子的当前位置向量计算粒子的更新位置向量；

将所述更新位置向量转换作为修正后的BP神经网络模型的参数。

5.一种室内有害物质挥发时间估计装置，其特征在于，该装置包括：

接收单元，用于获取客户端提供的挥发相关数据信息，所述挥发相关数据信息是表示影响室内有害物质挥发时间的数据信息；

估计单元，用于将获取的挥发相关数据信息输入给事先训练的反向转播(BP)神经网络模型，所述BP神经网络模型采用可变权重粒子群方法收敛；根据输入的所述挥发相关数据信息计算得到挥发时间；

发送单元，用于将所述挥发时间作为所述室内有害物质挥发时间估计结果返回给所述客户端。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述估计单元包括：

输入层计算单元，用于接收所述挥发相关数据信息，并将接收到所述挥发相关数据信息直传给隐藏层计算单元；

隐藏层计算单元，根据所述挥发相关数据信息和设置的模型参数计算得到所述挥发时间，并将计算得到的挥发时间传输给输出层计算单元；

输出层计算单元，用于输出所述计算得到的挥发时间。