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申请/专利权人：清华大学
摘要：本申请提供了一种环境变量动态选择的室内气体浓度预测方法、装置和设备，该方法包括：计算各个环境变量与目标气体浓度之间的相关系数平均值，得到各个环境变量的平均相关系数；按照平均相关系数的大小对各个环境变量进行排序，并根据排序结果从多个环境变量中动态选择用于不同预测间隔气体浓度的目标环境变量；利用对比学习得到的特征提取网络，对目标环境变量进行趋势特征提取和季节特征提取，得到趋势特征和季节特征；将趋势特征和季节特征，输入到双流轻量化注意力模型进行气体浓度预测，得到气体浓度预测结果。该方法考虑了环境变量对不同预测间隔的气体浓度预测精度影响，根据动态选择的目标环境变量实现准确的气体浓度预测。
主权项：1.一种环境变量动态选择的室内气体浓度预测方法，其特征在于，所述方法包括：计算各个环境变量与目标气体浓度之间的相关系数平均值，得到各个环境变量的平均相关系数；按照所述平均相关系数的大小对各个环境变量进行排序，并根据排序结果从多个环境变量中动态选择用于不同预测间隔气体浓度的目标环境变量；利用对比学习得到的特征提取网络，对所述目标环境变量进行趋势特征提取和季节特征提取，得到趋势特征和季节特征；将所述趋势特征和所述季节特征，输入到双流轻量化注意力模型进行气体浓度预测，得到气体浓度预测结果；其中，所述双流轻量化注意力模型包括：趋势流注意力模块和季节流注意力模块；所述双流轻量化注意力模型按照以下步骤训练得到：通过所述特征提取网络对样本目标环境变量进行特征提取，得到样本趋势特征和样本季节特征；将所述样本趋势特征输入到所述趋势流注意力模块进行处理，得到样本趋势流气体浓度预测结果；将所述样本季节特征输入到所述季节流注意力模块进行处理，得到样本季节流气体浓度预测结果；根据所述样本趋势流气体浓度预测结果和所述样本趋势流气体浓度预测结果，计算气体浓度损失值；根据所述气体浓度损失值对所述双流轻量化注意力模型的模型参数进行更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 环境变量动态选择的室内气体浓度预测方法、装置和设备
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