[发明专利]一种基于深度学习的空气质量浓度反演方法在审
| 申请号： | 202210190501.5 | 申请日： | 2022-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN114648095A | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 徐鹤;徐鑫;季一木;李鹏;王汝传;张澳生;苗冬冬 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 张玉红 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及生态环境监测技术领域，公开了一种基于深度学习的空气质量浓度反演方法，将卷积神经网络、长短期记忆神经网络和全连接神经网络与引入Nesterov动量的自适应学习率RMSProp算法和参数初始化策略相结合，对传统的LSTM模型进行了优化并且提出使用了自适应学习算法。基于建立的双向LSTM模型对空气质量浓度的变化进行反演，这种方法能够大幅度减少训练模型所需要的时间并且能提高空气质量浓度的精度，根据新的环境数据的变化去在线训练模型。通过基于深度学习的空气质量浓度反演方法可以实现对区域式空气质量浓度的变化进行准确的反演。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 空气质量 浓度 反演 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京邮电大学，未经南京邮电大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210190501.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种轴流气吸式排种装置
- 下一篇：一种六轴工业机器人耐火砖专用吸盘
