[發明專利]一種基于GA-RNN的分布式藥品庫房環境監測方法

有效

• 申請號: 202110046118.8
• 申請日: 2021-01-14
• 公開（公告）號: CN112729411B
• 公開（公告）日: 2022-09-13
• 發明（設計）人: 王逸之;楊忠;林敏;張艷;余振中;滿朝媛;周雨
• 申請（專利權）人: 金陵科技學院
• 主分類號: G01D21/02
• 分類號: G01D21/02;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12
• 代理公司: 南京眾聯專利代理有限公司 32206
• 代理人: 蔣昱

1.一種基于GA-RNN的分布式藥品庫房環境監測方法，具體步驟如下，其特征在于：

步驟1：把歷史溫濕度傳感器組采集的數據集S上傳到上位機；

所述步驟1中數據集S包含N個分布式傳感器采集的溫濕度數據可表示為：

S＝[S₁ S₂...S_N] (1)

其中，表示采集溫度數據組

表示采集濕度數據組，k表示數據長度，且

步驟2：使用歷史溫度集訓練GA-RNN分布式預測模型；

所述步驟2中GA-RNN模型訓練分為RNN組訓練和GA權重訓練，RNN組訓練表示為：

其中，RNN(·)表示RNN訓練模型，

所述步驟2GA權重訓練表示為：

P＝GA([R₁ R₂...R_N]^T) (4)

P＝[P₁ P₂...P_N] (5)

其中，GA(·)是遺傳算法尋優函數，P_i表示第i個傳感器組所占權重，||||_F表示計算向量的Frobenius范數；

步驟3：使用訓練好的GA-RNN分布式預測模型對倉庫實時采集溫濕度進行預測；

所述步驟3溫濕度異常情況判別表示為：

w＝max([RNN(S₁)RNN(S₂)...RNN(S_N)])·0.6 (9)

其中,w為溫濕度異常判斷閾值，H＝1時，表示溫濕度判斷異常，max(·)表示求最大值函數；

步驟4：如果預測溫濕度出現異常，則開啟警報系統，否則，在上位機顯示界面正常顯示溫度波形；

所述分布式藥品庫房環境監測方法應用在分布式溫濕度傳感器組，用于對庫房溫度全方位監測，其中，所述GA-RNN溫濕度預測模型用于增強溫濕度預測的魯棒性與準確度。