[发明专利]基于迁移学习的室内颗粒悬浮物浓度预测方法在审
| 申请号： | 202110174476.7 | 申请日： | 2021-02-07 |
| 公开（公告）号： | CN112836432A | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 刘毅;马正阳;娄维尧;郑水华 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 周红芳;朱盈盈 |
| 地址： | 310006 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 基于迁移学习的室内颗粒悬浮物浓度预测方法，属于颗粒悬浮物浓度预测技术领域。它包括以下步骤：步骤1、数据获取和整合：对不同室内环境条件下的颗粒悬浮物浓度变化情况进行监测，并按照源域和目标域数据量的不同进行数据的收集和整合；步骤2、建模训练：构建域适应迁移算法DAELM模型，并进行学习训练；步骤3、将训练后的DAELM模型用于目标域的室内颗粒悬浮物浓度预测，并给出预测结果。本发明专利通过将迁移算法引入室内颗粒悬浮物浓度预测领域，能有用于预测只有少量信息的目标室内环境条件下的颗粒悬浮物浓度变化情况，提高了模型的泛化性能，有效解决当前室内颗粒悬浮物浓度预测方法泛化性能较差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 室内 颗粒 悬浮物 浓度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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