[发明专利]一种基于DTW-DCRNN的化工园区噪声预测方法在审
| 申请号： | 202211238200.1 | 申请日： | 2022-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN115659609A | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 陈赓;曾庆田;梁宇;段华;姚文静;张煜东;周玉祥 | 申请（专利权）人： | 山东科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20 |
| 代理公司： | 青岛智地领创专利代理有限公司 37252 | 代理人： | 韩孟霞 |
| 地址： | 266590 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于DTW‑DCRNN的化工园区噪声预测方法，属于信号与信息处理领域，解决化工园区长期全局噪声预测问题。将时间动态规整理论引入到扩散卷积递归神经网络中，建立由时间动态规整方法、扩散卷积递归神经网络、Kalman滤波构成的时空噪声预测网络模型。使用惩罚系数改进DTW算法，通过DTW模型重构神经网络的空间关系；使用Kalman方法结合车流量特征动态调整神经网络的输出噪声预测。该方法首先基于时间序列相似度重构空间关系，之后将各站点的数据送入模型中进行预测与动态修正，从而实现多站点噪声预测、长期噪声预测、全局噪声水平预测，进而能够提前规避噪声扰民、损害健康的风险。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 dtw dcrnn 化工 噪声 预测 方法 | ||
【主权项】：
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