[发明专利]一种基于合并长短时记忆网络的大气温度数据生成方法有效
| 申请号： | 202010789766.8 | 申请日： | 2020-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN111950704B | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 林连雷;张珊珊 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G01N9/00;G01N33/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 曹鹏飞 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于合并长短时记忆网络的大气温度数据生成方法，包括以下步骤：S1.采集空气密度数据和水蒸气浓度数据作为测试数据；S2.将测试数据输入至训练后的M‑LSTM‑AH网络模型，输出大气温度数据；其中M‑LSTM‑AH网络模型包括M个LSTM模型。本发明基于大气环境中多种参数具有物理相关性的特点，利用与温度具有较强相关性的水蒸气浓度和空气密度作为调节参数，温度作为目标参数，将这三者作为深度学习网络的输入，有效提高了大气温度数据生成方法的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 合并 短时记忆 网络 大气 温度 数据 生成 方法 | ||
【主权项】：
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