一种基于改进宽度学习模型的储粮温度预测方法
河南省科学院应用物理研究所有限公司 河南省科学院
2025-01-21
特征融合 温度预测模型 强节点 训练集 特征节点 注意力模块 特征映射 拼接矩阵 训练方法 数据输入
本发明公开了一种基于改进宽度学习模型的储粮温度预测方法,包括:采集储粮数据,将储粮数据输入至预设储粮温度预测模型中,储粮温度预测模型输出储粮温度预测结果;储粮温度预测模型的获取过程包括:对储粮数据进行预处理之后划分出来训练集和训练集;将训练集中的储粮数据输入特征融合模块来得到特征融合结果,将特征融合结果来进行特征映射来得到特征节点,对特征节点进行增强变换来得到增强节点,通过多头自注意力模块来对增强节点进行处理来生成新增强节点;将新增强节点与特征节点进行节点拼接来得到拼接矩阵,根据拼接矩阵以及输出层来求解出连接权重.采用本发明,可以较为精准的对储粮温度进行预测,且模型训练方法简单.
