[發(fā)明專利]基于多元融合時空特征卷積網(wǎng)絡(luò)的氣體濃度預(yù)測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110904175.5
• 申請日: 2021-08-06
• 公開（公告）號: CN113742893A
• 公開（公告）日: 2021-12-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 梁運濤;孟祥寧;王剛;田富超;王永敬;于重重;孫勇;蘇偉偉;張軍杰;馮文彬;任杰;唐輝;韓露
• 申請（專利權(quán)）人: 中煤科工集團沈陽研究院有限公司;北京工商大學(xué)
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20
• 代理公司: 沈陽易通專利事務(wù)所 21116
• 代理人: 邢慧清

1.基于多元融合時空特征卷積網(wǎng)絡(luò)的氣體濃度預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟A、對目標監(jiān)測點處指標氣體中的目標氣體與其他氣體進行多元輔助因素分析，選擇與目標氣體相關(guān)性高的氣體作為輔助變量；所述目標氣體為指標氣體中的任意一個氣體，其余為其他氣體；

步驟B、通過對所有目標監(jiān)測點處的所有傳感器的三維空間特征進分析，得到三維時空特征；

步驟C、使用時空卷積模型對所述目標氣體的氣體濃度進行預(yù)測；

步驟D、通過平均百分比誤差對時空卷積模型預(yù)測效果進行檢測。

2.如權(quán)利要求1所述的基于多元融合時空特征卷積網(wǎng)絡(luò)的氣體濃度預(yù)測方法，其特征在于，所述步驟A具體包括以下步驟：

步驟A1、計算所述目標氣體和所述其他氣體延遲T(1,2,…7)個時刻的時間序列的相關(guān)系數(shù)；

步驟A2、根據(jù)所述步驟A1的相關(guān)系數(shù)計算結(jié)果選擇出與所述目標氣體相關(guān)性高的氣體作為所述輔助變量。

3.如權(quán)利要求1所述的基于多元融合時空特征卷積網(wǎng)絡(luò)的氣體濃度預(yù)測方法，其特征在于，所述步驟B具體包括以下步驟：

步驟B1、構(gòu)建GSM氣體空間矩陣；

1)根據(jù)所述傳感器分布情況，將空間劃分為l*w*h個具有相同大小的單元，每個單元包含一組傳感器；其中，l*w*h為劃分后的長*寬*高，單位分別為米；

2)根據(jù)兩個時間序列S_ij＝(S_i,S_j)，計算皮爾遜相關(guān)系數(shù)，S_i和S_j的皮爾遜相關(guān)系數(shù)如式1所示；

其中，為序列S_i在P_[d:g]時間段內(nèi)的平均值，同理，為序列S_j在P_[d:g]時間段內(nèi)的平均值；為序列S_i在P_[d:g]時間段內(nèi)的方差；為序列S_j在P_[d:g]時間段內(nèi)的方差；

單維時間序列是由所述傳感器采樣得到的連續(xù)的數(shù)據(jù)點，一條長度為N的時間序列表示為S＝{S₁,S₂,…,S_T}，其中每個序列點S_u＝(x_u,t_u)表示為一個時間點的數(shù)值，x_u是一個實數(shù)值，t_u是時間記錄點；是所有時間點的集合；

時間區(qū)間P_[d:g]是時間區(qū)間P_[1:T]內(nèi)的一個時間段，則S_[d:g]代表起始于d，終止于g的單維時間序列段；

步驟B2、分析目標氣體在t時刻的多維空間特征；

1)在t時刻，對GSM氣體空間矩陣每一個單元監(jiān)測點為中心，將D_XY,D_XZ,D_YZ三個維度分別提取出來，得到三個方向上的特征矩陣，且每一維度監(jiān)測位置及其周圍鄰域大小的矩陣大小為n×n，監(jiān)測點位于每一維矩陣的中心；n的大小與所涉及的傳感器的數(shù)量相關(guān)，保證每個矩陣內(nèi)包含一個傳感器；其中D_XY,D_XZ,D_YZ代表三個二維平面；

2)對已經(jīng)提取出來的D_XY,D_XZ,D_YZ三個維度，單獨對每一個維度的特征矩陣提取特征，即每一個特征矩陣作為具有一個通道的張量，輸入卷積核大小為3×3以及k層卷積層、池化層和全連接層，獲得三個維度的特征其中，設(shè)采空區(qū)各個監(jiān)測點為L＝{l₀,l₁,…,l_i,…,l_n}，l_i為目標監(jiān)測點；R為實數(shù)集，n×n×λ表示三維矩陣的大小；

3)為了減少參數(shù)量，將三個維度的特征的組合，再利用1×1卷積進行特征壓縮，最終得到目標監(jiān)測點在t時刻的三維空間特征R為實數(shù)集，n×n×λ表示三維矩陣的大小。