[发明专利]一种基于多级注意力网络的仓储粮堆温度预测方法及装置有效
| 申请号： | 201910828589.7 | 申请日： | 2019-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN110533173B | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 杨卫东;李瑞洋;张元;段珊珊;肖乐;魏蔚;李智;马海华;赵志鹏;王雄建 | 申请（专利权）人： | 河南工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G01K1/02;G01K13/10 |
| 代理公司： | 郑州睿信知识产权代理有限公司 41119 | 代理人： | 吴敏;史萌杨 |
| 地址： | 450001 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多级注意力网络的仓储粮堆温度预测方法及装置，本发明通过采用多级注意力网络的注意力机制构建基于LSTM的编码‑解码的预测模型，并训练得到粮堆温度预测模型，以此来预测温度传感器的温度。其中，多级注意力网络的注意力机制包括两级注意力机制，第一级为空间注意力机制，以得到不同传感器在时间序列上的空间关系；第二级为时间注意力机制，利用其对空间注意力的输出进行筛选，得到其中对预测影响较大的时间点，并由此得到上下文向量。该方法依据粮堆中温度传感器布置密集的特性，在基于LSTM的编码‑解码的预测模型中增设空间注意力机制和时间注意力机制，提高了仓储粮堆温度预测的准确性，对仓储粮温预测预警有很好的指导作用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多级 注意力 网络 仓储 温度 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于多级注意力网络的仓储粮堆温度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n构建基于LSTM的编码-解码的预测模型，所述基于LSTM的编码-解码的预测模型包括编码器和解码器：编码器包括空间注意力模块和第一LSTM模块，所述空间注意力模块用于根据各温度传感器的历史温度值以及各温度传感器间的空间关系得到各温度传感器间的空间注意力，所述第一LSTM模块用于根据各温度传感器间的注意力和上一时刻编码器的隐藏状态对编码器的隐藏状态进行实时更新；所述解码器包括时间注意力模块、第二LSTM模块和线性变换模块，所述时间注意力模块用于根据实时更新的编码器的隐藏状态确定编码器隐藏状态的时间注意力，并根据编码器隐藏状态的时间注意力确定上下文向量，所述第二LSTM模块用于根据上下文向量和上一时刻解码器的隐藏状态对解码器的隐藏状态进行实时更新，所述线性变换模块用于根据更新后的解码器的隐藏状态和对应时刻的上下文向量对温度进行预测；/n利用获取的粮堆内部布设的各温度传感器的历史温度值以及各温度传感器间的空间关系训练所述基于LSTM的编码-解码的预测模型，得到粮堆温度预测模型；/n获取待预测温度传感器所需历史时刻的温度值和粮堆内其余温度传感器所需历史时刻的温度值，以及各温度传感器间的空间关系，输入至粮堆温度预测模型中，得到待预测温度传感器预测时刻的温度值。/n
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