基于極限學(xué)習(xí)機的氣體濃度預(yù)測方法及其裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于極限學(xué)習(xí)機的氣體濃度預(yù)測方法及其裝置，所述方法包括如下步驟：隨時間推移，分別針對每一氣體，形成依次排列的歷史氣體濃度時間序列；分別針對每一氣體，構(gòu)建以第h-1個歷史氣體濃度時間序列作為輸入，以第h個歷史氣體濃度時間序列作為輸出的樣本集；將每一樣本集劃分為訓(xùn)練樣本集和測試樣本集兩個部分；利用所述最優(yōu)的輸入層權(quán)值和隱含層偏移量，通過極限學(xué)習(xí)機對各訓(xùn)練樣本集進行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，獲得不同氣體各自的濃度預(yù)測進化極限學(xué)習(xí)機模型；分別以各氣體的最后一個歷史氣體濃度時間序列作為輸入，通過各氣體對應(yīng)的濃度預(yù)測進化極限學(xué)習(xí)機模型輸出各氣體的未來氣體濃度時間序列；本發(fā)明實現(xiàn)過程簡單高效，提高了預(yù)報的準確性。
【專利說明】基于極限學(xué)習(xí)機的氣體濃度預(yù)測方法及其裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種氣體濃度預(yù)測方法及其系統(tǒng)，具體為基于極限學(xué)習(xí)機的氣體濃度 預(yù)測方法及其裝置。

【背景技術(shù)】
[0002] 化學(xué)試驗室涉及多種化學(xué)藥品，人員進行試驗時會產(chǎn)生相關(guān)的氣體生成物，可能 包括C0 2、C0或H2S等多種有害人體健康的氣體。由于在試驗過程中有害氣體含量變化較 快，此時人員始終在室內(nèi)操作，這些氣體如果濃度超過一定限度，將會對人的健康造成很大 的危害。隨著人們對于健康的重視程度日益提高，對試驗室氣體的監(jiān)控和預(yù)警十分重要?，F(xiàn) 有技術(shù)中的有害氣體監(jiān)測報警裝置通常只能進行有害氣體實時監(jiān)測，無法完成氣體信息的 預(yù)測和超前預(yù)警功能，當(dāng)監(jiān)測到有害氣體出現(xiàn)時，此時有害氣體非?？赡芤呀?jīng)對環(huán)境空氣 造成了污染，對人員的健康不利。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明針對以上問題的提出，而研制一種基于極限學(xué)習(xí)機的氣體濃度預(yù)測方法及 其裝置。
[0004] 本發(fā)明的技術(shù)手段如下：
[0005] -種基于極限學(xué)習(xí)機的氣體濃度預(yù)測方法，包括如下步驟：
[0006] 步驟1 :每隔預(yù)設(shè)時間間隔采集各氣體濃度，執(zhí)行步驟2 ;
[0007] 步驟2 :隨時間推移，分別針對每一氣體，形成Μ個依次排列的歷史氣體濃度時間 序列，每一歷史氣體濃度時間序列中包含預(yù)設(shè)數(shù)量氣體濃度數(shù)據(jù)，且最后一個歷史氣體濃 度時間序列中的最后一個氣體濃度數(shù)據(jù)對應(yīng)的采集時間點與當(dāng)前時間點之間具有預(yù)設(shè)時 間間隔，執(zhí)行步驟3;
[0008] 步驟3 :隨時間推移，分別針對每一氣體，構(gòu)建以第h-Ι個歷史氣體濃度時間序列 作為輸入，以第h個歷史氣體濃度時間序列作為輸出的樣本集，其中2 < h < Μ ;多種氣體 對應(yīng)多個樣本集，執(zhí)行步驟4 ;
[0009] 步驟4 :將每一樣本集劃分為訓(xùn)練樣本集和測試樣本集兩個部分，執(zhí)行步驟5 ; [0010] 步驟5 :將極限學(xué)習(xí)機的輸入層權(quán)值和隱含層偏移量作為差異進化算法的個體， 通過所述差異進化算法隨機生成初始種群，執(zhí)行步驟6 ;
[0011] 步驟6 :計算出當(dāng)前種群的各個體的適應(yīng)值，執(zhí)行步驟7 ;
[0012] 步驟7 :判斷當(dāng)前種群的個體是否滿足進化結(jié)束條件，是則執(zhí)行步驟9,否則執(zhí)行 步驟8 ;
[0013] 步驟8 :使用差異進化算法對父代種群中的個體依次進行變異操作和交叉操作， 得到新的子代種群，針對所得到的新的子代種群和其父代種群，執(zhí)行選擇操作，選擇兩代種 群中適應(yīng)值優(yōu)秀的個體作為下一代種群，返回步驟6 ;
[0014] 步驟9 :輸出當(dāng)前種群中適應(yīng)值最優(yōu)的個體，并獲得相應(yīng)的最優(yōu)的輸入層權(quán)值和 隱含層偏移量，執(zhí)行步驟10;
[0015] 步驟10 :利用所述最優(yōu)的輸入層權(quán)值和隱含層偏移量，通過極限學(xué)習(xí)機對各訓(xùn) 練樣本集進行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，獲得不同氣體各自的濃度預(yù)測進化極限學(xué)習(xí)機模型，執(zhí)行步驟 11 ；
[0016] 步驟11 :分別以各氣體的最后一個歷史氣體濃度時間序列作為輸入，通過各氣體 對應(yīng)的濃度預(yù)測進化極限學(xué)習(xí)機模型輸出各氣體的未來氣體濃度時間序列，執(zhí)行步驟12 ;
[0017] 步驟12 :針對各氣體，分別判斷未來氣體濃度時間序列中的任一氣體濃度預(yù)測值 是否均小于氣體安全閾值，是則返回步驟2,否則執(zhí)行步驟13 ;
[0018] 步驟13 :輸出報警提示信息，返回步驟2 ;
[0019] 進一步地，所述步驟6具體包括如下步驟：
[0020] 針對當(dāng)前種群的不同個體，通過極限學(xué)習(xí)機對各訓(xùn)練樣本集分別進行訓(xùn)練和學(xué) 習(xí)，獲得不同氣體各自的濃度預(yù)測極限學(xué)習(xí)機模型；
[0021] 分別利用各氣體的測試樣本集對不同氣體各自的濃度預(yù)測極限學(xué)習(xí)機模型進行 測試，針對每一氣體均獲得測試誤差（\-x/ )，通過適應(yīng)值函數(shù)

【權(quán)利要求】
1. 一種基于極限學(xué)習(xí)機的氣體濃度預(yù)測方法，其特征在于包括如下步驟： 步驟1 :每隔預(yù)設(shè)時間間隔采集各氣體濃度，執(zhí)行步驟2 ; 步驟2 :隨時間推移，分別針對每一氣體，形成Μ個依次排列的歷史氣體濃度時間序列， 每一歷史氣體濃度時間序列中包含預(yù)設(shè)數(shù)量氣體濃度數(shù)據(jù)，且最后一個歷史氣體濃度時間 序列中的最后一個氣體濃度數(shù)據(jù)對應(yīng)的采集時間點與當(dāng)前時間點之間具有預(yù)設(shè)時間間隔， 執(zhí)行步驟3 ; 步驟3 :隨時間推移，分別針對每一氣體，構(gòu)建以第h-Ι個歷史氣體濃度時間序列作為 輸入，以第h個歷史氣體濃度時間序列作為輸出的樣本集，其中2 < h < Μ ;多種氣體對應(yīng) 多個樣本集，執(zhí)行步驟4 ; 步驟4 :將每一樣本集劃分為訓(xùn)練樣本集和測試樣本集兩個部分，執(zhí)行步驟5 ; 步驟5 :將極限學(xué)習(xí)機的輸入層權(quán)值和隱含層偏移量作為差異進化算法的個體，通過 所述差異進化算法隨機生成初始種群，執(zhí)行步驟6 ; 步驟6 :計算出當(dāng)前種群的各個體的適應(yīng)值，執(zhí)行步驟7 ; 步驟7 :判斷當(dāng)前種群的個體是否滿足進化結(jié)束條件，是則執(zhí)行步驟9,否則執(zhí)行步驟 8 ； 步驟8 :使用差異進化算法對父代種群中的個體依次進行變異操作和交叉操作，得到 新的子代種群，針對所得到的新的子代種群和其父代種群，執(zhí)行選擇操作，選擇兩代種群中 適應(yīng)值優(yōu)秀的個體作為下一代種群，返回步驟6 ; 步驟9 :輸出當(dāng)前種群中適應(yīng)值最優(yōu)的個體，并獲得相應(yīng)的最優(yōu)的輸入層權(quán)值和隱含 層偏移量，執(zhí)行步驟10; 步驟10 :利用所述最優(yōu)的輸入層權(quán)值和隱含層偏移量，通過極限學(xué)習(xí)機對各訓(xùn)練樣本 集進行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，獲得不同氣體各自的濃度預(yù)測進化極限學(xué)習(xí)機模型，執(zhí)行步驟11 ; 步驟11 :分別以各氣體的最后一個歷史氣體濃度時間序列作為輸入，通過各氣體對應(yīng) 的濃度預(yù)測進化極限學(xué)習(xí)機模型輸出各氣體的未來氣體濃度時間序列，執(zhí)行步驟12 ; 步驟12 :針對各氣體，分別判斷未來氣體濃度時間序列中的任一氣體濃度預(yù)測值是否 均小于氣體安全閾值，是則返回步驟2,否則執(zhí)行步驟13 ; 步驟13 :輸出報警提示信息，返回步驟2。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于極限學(xué)習(xí)機的氣體濃度預(yù)測方法，其特征在于所述 步驟6具體包括如下步驟： 針對當(dāng)前種群的不同個體，通過極限學(xué)習(xí)機對各訓(xùn)練樣本集分別進行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，獲 得不同氣體各自的濃度預(yù)測極限學(xué)習(xí)機模型； 分別利用各氣體的測試樣本集對不同氣體各自的濃度預(yù)測極限學(xué)習(xí)機模型進行測試， 針對每一氣體均獲得測試誤差)，通過適應(yīng)值函數(shù)
獲得適應(yīng) 值Ε(χ)，其中j為測試樣本集中氣體濃度采集的時間點順序、取值為1，2···，11，\為通過濃 度預(yù)測極限學(xué)習(xí)機模型獲得的第j個時間點的氣體濃度預(yù)測值，X/為測試樣本集中第j 個時間點采集的氣體濃度值。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于極限學(xué)習(xí)機的氣體濃度預(yù)測方法，其特征在于所述 進化結(jié)束條件為當(dāng)前種群中某一個體的適應(yīng)值小于預(yù)設(shè)值。
4. 一種實施權(quán)利要求1所述氣體濃度預(yù)測方法的裝置，其特征在于包括： 采集單元，用于每隔預(yù)設(shè)時間間隔采集各氣體濃度； 歷史氣體濃度時間序列形成單元，用于隨時間推移，分別針對每一氣體，形成Μ個依 次排列的歷史氣體濃度時間序列，每一歷史氣體濃度時間序列中包含預(yù)設(shè)數(shù)量氣體濃度數(shù) 據(jù)，且最后一個歷史氣體濃度時間序列中的最后一個氣體濃度數(shù)據(jù)對應(yīng)的采集時間點與當(dāng) 前時間點之間具有預(yù)設(shè)時間間隔； 樣本集構(gòu)建單元，用于隨時間推移，分別針對每一氣體，構(gòu)建以第h-Ι個歷史氣體濃度 時間序列作為輸入，以第h個歷史氣體濃度時間序列作為輸出的樣本集，其中2 < h < Μ ; 多種氣體對應(yīng)多個樣本集； 樣本集劃分單元，用于將每一樣本集劃分為訓(xùn)練樣本集和測試樣本集兩個部分； 差異進化算法單元，用于將極限學(xué)習(xí)機的輸入層權(quán)值和隱含層偏移量作為差異進化算 法的個體，隨機生成初始種群，以及當(dāng)當(dāng)前種群的個體不滿足進化結(jié)束條件時，對父代種群 中的個體依次進行變異操作和交叉操作，得到新的子代種群，針對所得到的新的子代種群 和其父代種群，執(zhí)行選擇操作，選擇兩代種群中適應(yīng)值優(yōu)秀的個體作為下一代種群； 計算單元，用于計算出當(dāng)前種群的各個體的適應(yīng)值； 第一判斷單元，用于判斷當(dāng)前種群的個體是否滿足進化結(jié)束條件； 輸出單元，用于當(dāng)當(dāng)前種群的個體滿足進化結(jié)束條件時，輸出當(dāng)前種群中適應(yīng)值最優(yōu) 的個體，并獲得相應(yīng)的最優(yōu)的輸入層權(quán)值和隱含層偏移量； 進化極限學(xué)習(xí)機學(xué)習(xí)單元，用于利用所述最優(yōu)的輸入層權(quán)值和隱含層偏移量，通過極 限學(xué)習(xí)機分別對各訓(xùn)練樣本集進行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，獲得不同氣體各自的濃度預(yù)測進化極限學(xué) 習(xí)機模型； 未來氣體濃度時間序列獲取單元，用于分別以各氣體的最后一個歷史氣體濃度時間序 列作為輸入，通過各氣體對應(yīng)的濃度預(yù)測進化極限學(xué)習(xí)機模型輸出各氣體的未來氣體濃度 時間序列； 第二判斷單元，用于針對各氣體，分別判斷未來氣體濃度時間序列中的任一氣體濃度 預(yù)測值是否均小于氣體安全閾值； 以及報警單元，用于當(dāng)未來氣體濃度時間序列中的任一氣體濃度預(yù)測值大于氣體安全 閾值時，輸出報警提不信息。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的氣體濃度預(yù)測方法的裝置，其特征在于所述采集單元包括多 種氣體濃度傳感器；所述裝置還包括當(dāng)未來氣體濃度時間序列中的任一氣體濃度預(yù)測值大 于氣體安全閾值時，控制通風(fēng)排氣設(shè)備打開的啟動單元。
6. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的氣體濃度預(yù)測方法的裝置，其特征在于所述計算單元包括： 極限學(xué)習(xí)機學(xué)習(xí)模塊，用于針對當(dāng)前種群的不同個體，通過極限學(xué)習(xí)機對各訓(xùn)練樣本 集分別進行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，獲得不同氣體各自的濃度預(yù)測極限學(xué)習(xí)機模型； 和適應(yīng)值獲取模塊，用于分別利用各氣體的測試樣本集對不同氣體各自的濃度預(yù)測 極限學(xué)習(xí)機模型進行測試，針對每一氣體均獲得測試誤差)，通過適應(yīng)值函數(shù)
獲得適應(yīng)值E(x)，其中j為測試樣本集中氣體濃度采集的時間點順 序、取值為1，2···，n，&為通過濃度預(yù)測極限學(xué)習(xí)機模型獲得的第j個時間點的氣體濃度預(yù) 測值，X/為測試樣本集中第j個時間點采集的氣體濃度值。
【文檔編號】G06F19/00GK104123476SQ201410395420
【公開日】2014年10月29日 申請日期:2014年8月12日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月12日
【發(fā)明者】劉麗波, 姜諳男, 鄭子德, 王雪元 申請人:大連海事大學(xué)