CN119495376A 一种基于神经网络混合模型的甲烷浓度预测方法及系统 （山东师范大学）_第1页
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一种基于神经网络混合模型的甲烷浓度预本发明提出了一种基于神经网络混合模型环境中的甲烷浓度进行处理，获取衰荡时间因模型的深度融合有效挖掘数据中的复杂空间特2构建预测长期甲烷浓度的神经网络混合模型，将卷积神所述长短记忆网络为两层长短期记忆网络层，后连接Tanh激活函数，并39.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处处理器执行时，完成权利要求1_7任一项所述的基于神经网络混合模型的甲烷浓度预测方4[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技5本发明所提出的CNN_CBAM_LSTM混合模型充分融合了CNN的空间特征提取能力、[0016]图2为本发明实施例一中所述的基于神经网络混合模型的甲烷浓度预测方法流程6步骤3：构建神经网络混合模型，将卷积神经网络（ConvolutionalNeural7分配来确定特征值的重要性，最后通过LSTM进行时间序列建模，从而实现长期的甲烷浓度预测；8[0035]本实施例中所用到CRDS检测仪采用的是1653486mm的稳定腔，它由一对直径25.4mm的介质膜凹面镜及带有进样口和排气口的不锈钢腔9[0041]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特

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