发明专利已授权

基于循环神经网络集成的超声波燃气表故障预测方法

📄 申请号：CN202211104623.4 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-09-09

公开号

CN115660141B

公开日

2025-08-26

申请人

浙江工业大学之江学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F17_00

IPC 分类号

G06F17_00 , G06Q10_04 , G06Q50_06 , G06N3_044 , G06N3_049 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

循环神经网络循环神经网络集成学习故障预测

应用场景

智能燃气表, 燃气计量, 设备故障诊断, 智慧城市, 能源管理

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摘要

一种基于循环神经网络的超声波燃气表故障预测方法，包括：采集超声波燃气相关历史数据；对历史数据进行预处理；对时间预测RNN集成模型预训练；将预处理过训练集的数据输入到时间预测RNN集成模型得到输出结果；对输出的预测结果以及对应的真实数据进行进一步的预处理；运用损失函数对时间预测RNN集成模型内的参数进行调整；用测试集的数据对模型进行测试。本发明基于时间预测RNN集成模型，可以实现对超声波燃气的预测，同时根据预测数据和实际数据的偏差值对模型不断进行修正，模型不断地被完善，得到很好的预测效果。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种换热管间的冲击磨损实验装置

当前第 / 件

一种复合改性肌原纤维蛋白复合物及其制备方法与应用

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：23 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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