[发明专利]一种温湿度智能监测系统和方法

权利要求书

1.一种温湿度智能监测方法，其特征在于：包括如下步骤，

S1，在智能温湿度监测系统内布设多个温度传感器和湿度传感器，按预定程序，控制温度和湿度变化，根据试验进程，分别采集各点的温度和湿度数据；

S2，分别对采集的各点的数据进行去噪和重构处理；

S3，输出降噪和重构处理后的数据，重现实验过程。

2.如权利要求1所述的一种温湿度智能监测方法，其特征在于：步骤S2中，对各点数据分别进行去噪处理以满足重构条件，再使用不同的采样率模拟部分数据丢失的情况，最后采用时间差分平滑度的重建方法对温度和湿度信号进行重构。

3.如权利要求1所述的一种温湿度智能监测方法，其特征在于：采用db6小波对获取的数据进行小波去噪，获取去噪的默认阈值，再使用去噪函数去噪，分解级数为5级。

4.如权利要求1所述的一种温湿度智能监测方法，其特征在于：小波去噪的基本函数为，

其中，a，b为连续的变量，其中a为尺度因子，且a0，b为位移因子，随a，b不变地变化，移位伸缩后得到一组函数得到温度数据和湿度数据关于时间的光滑曲线。

5.如权利要求4所述的一种湿湿度智能监测方法，其特征在于：对于平方可积的信号x(t)，小波变换定义为，

6.如权利要求1至5任一项所述的一种温湿度智能监测方法，其特征在于：进行数据重构的公式为，

其中，J为采样算子，X为重构信号，Y为观测信号记，D为时间差分算子，λ为正则化参数。

7.如权利要求6所述的一种温湿度智能监测方法，其特征在于：采用迭代算法求解时计算其梯度为

得到梯度后，使用梯度下降方法求解最佳值，恢复出采样信号中丢失的采样点。

8.如权利要求6所述的一种温湿度智能监测方法，其特征在于：重构效果由无论方根误差评估，

当计算得到的误差阈值，当计算获得的均方根误差小于误差阈值时，调整正则化参数λ，使计算获得的无论方根误差大于等于语差阀值，使重构数据贴近真实数据。

9.如权利要求1至5任一项所述的一种温湿度智能监测方法，其特征在于：当某一传感器故障，出现全部或部分信号丢失时，根据与其有联系的其他传感器信号，利用图信号平滑度指标，获得丢失的信号。

10.如权利要求1至9任一项所述的一种温湿度智能监测方法，其特征在于：原始数据和图信号重构数据，作为双重信号输入到已训练好的采用增加注意力机制的长短期记忆网络模型中，对两种信号分别进行特征处理，获取预测数据。

11.一种温湿度智能监测系统，其特征在于：执行如权利要求1至10任一项所述的监测方法。