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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明涉及粮堆温度预测技术领域，公开了基于图神经网络和循环神经网络的粮库粮堆温度预测方法，包括采集粮仓内温度传感器的当前温度数据和过去连续6个时间点的温度数据，并采用Z‑Score进行分别进行标准化处理；将标准化处理后的温度数据采用改进的生长算法生成掩码矩阵；将经标准化处理后的温度数据和掩码矩阵输入已训练好的GA‑CGRN模型进行预测：首先将标准化处理后的当前温度数据与掩码矩阵合并为扩展矩阵，然后，扩展矩阵依次经过多层感知器层、节点嵌入层和时空块堆叠层，最后通过线性层获得未来的粮食存储的预测温度。本发明可以对粮仓温度提供全面准确的预测，在粮食发热等问题出现时及时进行干预，确保粮食的安全储存。
主权项：1.基于图神经网络和循环神经网络的粮库粮堆温度预测方法，其特征在于，包括的过程为：S1、采集粮仓内温度传感器的当前温度数据和过去连续6个时间点的温度数据，并采用Z-Score进行分别进行标准化处理；S2、将标准化处理后的温度数据采用改进的生长算法生成掩码矩阵；S3、将经标准化处理后的温度数据和掩码矩阵输入已训练好的GA-CGRN模型进行预测：首先将标准化处理后的当前温度数据与掩码矩阵合并为扩展矩阵，然后，扩展矩阵依次经过多层感知器层、节点嵌入层和时空块堆叠层，最后通过线性层获得未来的粮食存储的预测温度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于图神经网络和循环神经网络的粮库粮堆温度预测方法
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