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申请/专利权人：河南工业大学
摘要：一种基于数字孪生和深度学习的储粮温度预测方法和装置，预测方法，包括根据粮库仓储实体，建立粮库数字孪生系统，模拟出真实粮库的结构特点、物理属性，根据所述粮库数字孪生系统获取实时粮情温度数据；构建基于深度学习的储粮温度预测模型；根据所述粮库实时粮情数据以及基于深度学习的储粮温度预测模型，得到粮库精准的温度预测结果。本发明用于提高储粮温度预测的准确率，从而降低管理成本和粮食损耗。
主权项：1.一种构建基于深度学习的储粮温度预测模型的方法，其特征在于：包括以下步骤：1、获取粮情数据；2、对粮情数据填补缺失值和数据归一化，并按比例划分为训练集和测试集；3、基于卷积神经网络提取粮情数据的时序特征；4、将卷积神经网络输出的时序特征序列作为informer模型的输入，得到基于卷积神经网络和informer的储粮温度预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南工业大学 一种基于数字孪生和深度学习的储粮温度预测方法和装置
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