[发明专利]一种基于改进GAN与LSTM的小样本气体浓度预测方法在审
| 申请号： | 202210167252.8 | 申请日： | 2022-02-23 |
| 公开（公告）号： | CN114462717A | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 罗崔月;凌卫青 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 叶敏华 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于改进GAN与LSTM的小样本气体浓度预测方法，包括：获取目标气体浓度的历史数据；对目标气体浓度的历史数据进行预处理，构建得到历史数据集；通过改进的GAN对历史数据集进行扩充，得到扩充后的数据集，其中，为避免GAN网络在训练过程中出现梯度消失问题，使用Wasserstein距离构造损失函数对GAN网络进行改进；按照设定的比例，将扩充后的数据集划分为训练集和测试集；利用训练集和测试集，对LSTM网络进行训练，得到气体浓度预测模型；将实际需要预测的气体数据输入气体浓度预测模型中，输出得到对应的预测气体浓度。与现有技术相比，本发明能够消除样本不充足带来的负面影响，能够有效解决小样本气体浓度预测问题，并提高气体浓度预测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 gan lstm 样本 气体 浓度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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