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摘 要:本发明公开了一种基于GN‑RBF的空气湿度预测方法及系统,包括步骤:数据的预处理,采用异常数据剔除方法剔除异常数据点,填补时间序列空缺值,得到完整时间序列的数据;对空气湿度数据进行时空匹配同时对数据进行归一化处理;以蚁群算法优化Gauss‑Newton算法进而优化RBF神经网络建立GN‑RBF神经网络时间序列回归预测模型,GN‑RBF组合模型中进行RBF神经网络权值寻优,以处理过后的空气湿度数据作为输入;根据所述样本集训练网络模型,将待预测数据输入到训练后的神经网络模型中,得到预测的空气湿度数据。本发明提供了一种高效、准确性优越的空气湿度预测方法,可以大大提高空气湿度预测的质量。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310287141.5 | 专利名称: | 一种基于GN-RBF的空气湿度预测方法及系统 |
申请日: | 2023-03-23 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2023-06-20 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN115994629B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |