[发明专利]一种基于极限学习机模型的气体浓度的预测方法及装置有效
| 申请号： | 202010979433.1 | 申请日： | 2020-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN112100924B | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 田小航;金仕琦;王荣泰;徐文力;陈辛;赵燕团;张忠才;赵引侠;程伟伟;李碧波;顾跃 | 申请（专利权）人： | 云南电力技术有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F17/18;G06N20/00;G01N33/28;G06F113/08 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 650217 云南省昆*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种基于极限学习机模型的气体浓度的预测方法及装置，本申请提供的方法针对任意一种气体，获取多个历史时刻对应的多个历史浓度；对多个历史浓度分别利用集合经验模态分解方法进行多次分解，得到每个历史浓度对应的多层历史浓度分量；对每个历史浓度对应的任意一层的历史浓度分量进行归一化处理，得到任意一层的归一化后的历史浓度分量；将属于同一层的归一化后的历史浓度分量输入气体浓度预测模型中，得到多个预测浓度分量；气体浓度预测模型基于极限学习机模型建立；根据属于同一预测时刻的预测浓度分量，确定预测时刻对应的预测浓度。本申请提供的方法避免了不同气体之间的相互影响，提高了预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 极限 学习机 模型 气体 浓度 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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