基于CNN-GLSTM模型的管道动态预警方法及装置

    公开(公告)号:CN116432856A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310486613.X

    申请日:2023-04-28

    Abstract: 本发明涉及燃气管道预警技术领域,特别涉及一种基于CNN‑GLSTM模型的管道动态预警方法及装置,其中方法包括:获取历史时段内同一管道且同一阀室下的管道运行数据,并进行预处理;构建以CNN‑LSTM网络为主体的CNN‑GLSTM模型,用于预测管道运行数据;对构建的CNN‑GLSTM模型进行训练,得到训练后的CNN‑GLSTM模型;获取待检测的管道运行数据集;基于待检测的管道运行数据集和训练后的CNN‑GLSTM模型,预测未来时段的管道运行数据;根据预测的管道运行数据和预设的阈值,判断是否进行预警。本发明能够对管道运行数据未来变化趋势进行预测,以便及时、准确预警。

    基于KGQEV的知识图谱数据集质量知识表示方法

    公开(公告)号:CN114912820A

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202210592779.5

    申请日:2022-05-28

    Abstract: 本发明涉及的是基于KGQEV的知识图谱数据集质量知识表示方法,它包括:描述数据集自身使用的数据格式符合哪些标准;明确评估知识图谱数据集时使用的质量分类标准,明确类与维度之间的关系;对应用知识图谱数据集的情境进行需求分析,归纳出具体需求并将质量维度与需求的对应关系进行知识表示;针对知识图谱数据集的需求,扩展DQV中维度下的指标;描述数据消费者对知识图谱数据集的反馈以及数据集的自身质量证书;描述知识图谱数据集相关信息;生成对知识图谱数据集的质量评估报告,保存并发布评估报告。本发明通过知识图谱质量表示模型来描述与表示知识图谱数据集的质量知识,明晰需求与指标之间的关系,并提高评估质量报告的可信度。

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