[发明专利]一种基于多源时空信息的分布式参数系统状态预测方法在审
| 申请号： | 202210078924.8 | 申请日： | 2022-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN114330143A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 穆国庆;焦绪国;孙文静 | 申请（专利权）人： | 青岛理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人： | 张贵宾 |
| 地址： | 266525 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 针对非线性分布式参数系统的过程状态难以预测问题，本发明提出一种新型的多源时空建模方法，以提高实时测量精度。为了解决具有多源时空特征的分布式参数系统的建模问题，构建了一个多源时空网络模型，该模型基于长短记忆（LSTM）网络来提取具有时序特征的过程变量信息，基于卷积长短记忆（ConvLSTM）网络来提取具有时空特征的时空变量信息。综合利用各种过程信息，有利于提高模型的拟合精度，同时也可以提高模型的泛化能力。为了防止在提取复杂时空数据特征时因网络层数增加而导致梯度消失或梯度爆炸，提出了一种基于ConvLSTM的残差网络模型结构，用于训练模型。由于残差网络可以避免模型退化，建立的模型可以充分提取过程的时空特征。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时空 信息 分布式 参数 系统 状态 预测 方法 | ||
【主权项】：
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