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申请/专利权人：北京盈创力和电子科技有限公司
摘要：本发明提供了一种基于边缘计算的网联箱异常预测方法、系统、设备及介质，涉及数据处理技术领域，所述方法通过构建前向多层网络模型，基于BP算法对构建的模型进行训练并将模型部署至边缘设备；边缘设备获取网联箱的传感器数据，并对获取的数据进行特征提取和融合后作为输入数据；将输入数据输入至前向多层网络模型中，模型输出所述网联箱是否异常的结果；如果输出的结果为网联箱异常，将报警信息发送至用户。本申请通过多传感器数据融合和优化的神经网络模型，实现了对网联箱异常状态的智能监测和预警，具有高效、实时和可靠的效果，解决了现有技术报警的准确性低、无法对网联箱的运行情况进行预测性实时监测的技术问题。
主权项：1.一种基于边缘计算的网联箱异常预测方法，所述方法运行在边缘设备上，其特征在于，包括：获取多个传感器的传感器数据，所述多个传感器用于监测网联箱的环境参数；构建包含一个输入层、多个隐藏层和一个输出层的前向多层网络模型，基于BP算法对构建的所述前向多层网络模型进行训练，将训练后的前向多层网络模型部署至边缘设备，所述边缘设备设置在所述网联箱内；对所述多个传感器的所述传感器数据分别进行特征提取，并对提取的特征数据进行融合，得到一个包含多元素的数据向量作为输入数据；将所述输入数据输入至所述训练后的前向多层网络模型中，输出所述网联箱是否异常的预测结果，如果所述预测结果为网联箱异常，则输出报警信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京盈创力和电子科技有限公司 基于边缘计算的网联箱异常预测方法、系统、设备及介质
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