[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

一種基于GA?RNN的分布式藥品庫房環境監測方法。針對藥品對存儲庫房環境溫濕度要求高、容易被異常溫濕度損壞質量等問題，本發明設計分布式藥品庫房環境監測方法，利用分布式溫濕度監測儀組實時對藥品庫房各個空間進行溫濕度監測。包括上位機和下位機兩個部分。其中下位機部分主要包括分布式溫濕度監測儀組和無線傳感器，上位機云平臺主要用于數據接收、數據分析、數據顯示、以及數據預警等。上位機平臺首先利用歷史溫濕度信息訓練遺傳算法—循環神經網絡預測模型，然后利用分布式溫濕度傳感器實時采集的溫濕度數據進行環境溫度預測，當預測到將要出現異常溫濕度狀況時，上位機進行異常溫度預警。以便能夠對藥品環境異常狀態進行有效預警，確保藥物安全。

技術領域

本發明涉及藥品信息處理領域，特別設計一種基于GA-RNN的分布式藥品庫房環境監測方法。

背景技術

生產藥品及藥品存儲倉庫的環境溫濕度的正常對藥品的安全存儲是非常重要的，通常藥品的存儲環境的溫濕度都是由監管人員實時觀測，然而對于大型的藥品存儲庫房，對溫度的全天監測需要浪費大量的人力及財力，造成大量的資源浪費，此外，為了更安全的藥品存儲環境，僅僅對環境的監測是遠遠不夠，必須對環境有一定的預判能力，這些對監管人員是非常困難的，因此，亟待提出一種藥房智能監控系統，來保證藥品的安全存儲。

發明內容

為了解決上述存在問題。本發明提出一種基于GA-RNN的分布式藥品庫房環境監測方法。為達此目的：

本發明提出一種基于GA-RNN的分布式藥品庫房環境監測方法，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；

步驟2：使用歷史溫度集訓練GA-RNN分布式預測模型；

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；

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。

作為本發明的進一步改進，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

作為本發明的進一步改進，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，

作為本發明的進一步改進，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。

作為本發明的進一步改進，所述步驟3溫濕度異常情況判別表示為：