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公开(公告)号:CN119271986A
公开(公告)日:2025-01-07
申请号:CN202411021895.7
申请日:2024-07-29
Applicant: 上海大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06Q10/04 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开基于人工神经网络的云冈石窟环境参数预测方法及系统,涉及神经网络预测算法领域,包括利用传感器采集石窟外部和内部的环境参数并进行预处理,将预处理后的数据构建数据样本集;根据样本集构建CNN‑LSTM网络预测模型,建立预测模型的超参数,并设置待优化的超参数的组合区间,对超参数执行BO算法;根据概率模型获取函数选择下一组超参数进行新一轮训练,直至达到迭代次数,输出预测值。本发明对BO‑CNN‑LSTM模型结合贝叶斯优化算法,显著改进超参数优化,具有更优越的性能指标,BO‑CNN‑LSTM模型在预测云冈石窟内部环境参数具有显著优势,有效捕捉并预测石窟内的微气候变化,对实际环境参数样本进行精确预测,为云冈石窟内部环境参数提供全面准确的预测结果。