[发明专利]基于多任务多通道小波变换嵌套长短期记忆模型的多变量空气质量时间序列预测方法在审

专利信息
申请号: 202011488385.2 申请日: 2020-12-16
公开(公告)号: CN113723606A 公开(公告)日: 2021-11-30
发明(设计)人: 金宁;曾永康;严珂 申请(专利权)人: 中国计量大学上虞高等研究院有限公司;中国计量大学
主分类号: G06N3/08 分类号: G06N3/08;G06N3/04;G06F17/14;G06F16/2458
代理公司: 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人: 万尾甜;韩介梅
地址: 312000 浙江省绍兴市上虞区曹娥街*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种基于多任务多通道小波变换嵌套长短期记忆模型(MTMC‑WNLSTM)的空气质量时间序列预测方法,包括以下步骤:采集6个空气质量指标数据(PM2.5,PM10,SO2,NO2,CO,O3),每个采集点按时间顺序依次记录各指标的浓度数值,得到单维的时间序列数据并进行标准化;通过小波变换,将原数据中每个变量的单维时间序列数据分解成4个数据子序列;使用滑动时间窗方法将所述单维的时间序列分解后得到的4个数据子序列从单维的时间序列数据拓展成多维数据;将数据划分为训练集和测试集;建立多任务多通道NLSTM深度学习模型,将训练集输入以进行模型的训练和优化,训练完成之后输入测试集检验模型性能,最终可采用得到的深度学习模型对6个空气质量指标进行预测。
搜索关键词: 基于 任务 通道 变换 嵌套 短期 记忆 模型 多变 空气质量 时间 序列 预测 方法
【主权项】:
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