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基于LSTM编解码器和注意力机制的粮堆温度预测方法、装置 

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申请/专利权人:安徽大学

摘要:本发明涉及粮食储存安全领域,具体公开了基于LSTM编解码器和注意力机制的粮堆温度预测方法、装置。本发明的方法包括:S1,使用目标粮堆的历史数据对预构建的粮堆温度预测模型进行训练,得到训练好的粮堆温度预测模型;S2,使用训练好的粮堆温度预测模型对目标粮堆进行温度预测。其中,粮堆温度预测模型包括:特征提取和编码部、特征解码和预测部。本发明的方法创新性地采用了自设计的粮堆温度预测模型,其基于LSTM编解码器和注意力机制,可以在较低训练开销的同时实现较高精度的单点预测;经过仿真对比,本发明的预测准确率高于传统方法,兼顾了高准确率、高时效性、高灵活性的需求。

主权项:1.一种基于LSTM编解码器和注意力机制的粮堆温度预测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1,使用目标粮堆的历史数据对预构建的粮堆温度预测模型进行训练,得到训练好的粮堆温度预测模型;其中,目标粮堆的历史数据包括:目标粮堆自身的历史温度数据、目标粮堆所处环境的历史气象数据;其中,粮堆温度预测模型包括:特征提取和编码部、特征解码和预测部;所述特征提取和编码部包括:CBAM网络、拼接器一、MLP网络、LSTM编码器、拼接器二;CBAM网络用于依据目标粮堆自身的历史温度数据进行特征提取,得到粮堆特征组Fcbam;拼接器一用于将粮堆特征组Fcbam与气象特征组Fmf进行对应拼接,得到拼接特征组Fin;MLP网络用于提取拼接特征组Fin之间的关联,得到关联特征组Fmlp;LSTM编码器用于提取拼接特征组Fin每个时间步的编码隐藏状态;拼接器二用于将关联特征组Fmlp与拼接特征组Fin每个时间步的编码隐藏状态进行对应拼接,得到特征编码张量组F;其中,表示第t个时间步的粮堆特征;t∈[1,T];T表示目标粮堆的历史数据的总时间步;气象特征组Fmf即为目标粮堆所处环境的历史气象数据;表示第t个时间步的气象特征;表示第t个时间步的拼接特征;表示第t个时间步的输出向量;F={f1;f2;...;fT};ft表示第t个时间步的特征编码张量;所述特征解码和预测部包括:LSTM解码器、改进的多头注意力网络、拼接器三、预测线性网络;LSTM解码器包括:W个LSTM解码单元;W>T;前T个LSTM解码单元用于根据特征编码张量组F、目标粮堆自身的历史温度数据解码出每个时间步的解码隐藏状态;其余的LSTM解码单元用于与改进的多头注意力网络、拼接器三、预测线性网络结合,进行目标点的温度预测;S2,使用训练好的粮堆温度预测模型对目标粮堆进行温度预测。

全文数据:

权利要求:

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