【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及管廊，尤其涉及一种地下综合管廊廊内湿度调节方法及系统。
技术介绍
1、近年地下综合管廊的建设已经成为城市建设规划不可或缺的一部分。城市地下综合管廊作为城市的主要命脉之一，地下综合管廊又被称为“共同沟”，是建设在城市地下，用于集中敷设电力、通信、广播电视、给水、排水、热力、燃气等市政管线的公共隧道。地下综合管廊可有效杜绝“拉链马路”现象，让技术人员无需反复开挖路面，在管廊中就可对各类管线进行抢修、维护、扩容改造等；同时大大缩减管线抢修时间。
2、地下综合管廊具有覆盖范围广、维护频率低、设备种类多、地下环境恶劣、空气不流通等特点，很难靠传统的方式进行排查，目前只能通过各类型传感器的长期监测，确保工作人员的身体安全。然而由于综合管廊的构造性渗漏、构造含水蒸发、内外温差等原因，致使地下综合管廊的湿度过大，设备潮气锈蚀严重，电化学传感器使用寿命大打折扣，设备维护已经成为综合管廊的运营成本大头并且具有重大的安全隐患问题。
3、目前地下综合管廊的湿度调节，只能通过人为控制，平均廊内风机开启三小时。存在运营成本高，湿度调节效率低精度差等问题。
技术实现思路
1、基于
技术介绍
存在的技术问题，本专利技术提出了一种地下综合管廊廊内湿度调节方法及系统，有效降低廊内运行能耗、运营成本。
2、本专利技术提出的一种地下综合管廊廊内湿度调节方法及系统，将序列数据输入到已训练完成的预测模型中，输出预测后室内湿度数据；
3、所预测模型包括依次连接的输入层、
4、输入层的输入为时间步数据，所述时间步数据包括时间、季节、降雨量、管廊长度和温度，在每个时间步将时间步数据输入到隐藏层中；
5、隐藏层采用lstm网络捕捉时间步数据中的长期依赖关系，输出时间步数据的特征表示；
6、输出层对lstm网络中最后一个时间步数据的特征表示进行反归一化处理，输出预测室内湿度数据。
7、进一步地，时间步数据输入到输入层之前做归一化处理以及独热编码处理，将处理后的时间步数据输入到输入层中。
8、进一步地，所述输入层有七个输入节点，隐藏层有三十二个隐藏节点，每个输入节点与所有隐藏节点相连，不同隐藏节点通过设置不同权重来决定不同输入节点对隐藏层的影响，每个时间步数据均与隐藏层中每个节点关联权重。
9、进一步地，在lstm网络中，隐藏层的各个隐藏节点之间相互连接，隐藏层中每个节点的输出传递到其他隐藏节点上，以进行信息传递以及特征提取处理。
10、进一步地，输入到隐藏节点的时间步数据，在隐藏节点中，根据时间步数据中的不同输入元素设置不同的权重矩阵，其中权重矩阵的权重值表明不同输入元素对隐藏节点的影响程度。
11、进一步地，预测模型的训练过程如下：
12、获取训练集；
13、将训练集输入到预测模型；
14、基于均方误差作为预测模型的损失函数，以量化预测模型输出预测室内湿度数据与预测后室内湿度数据之间的误差，使用梯度下降来更新预测模型的权重，以最小化损失函数。
15、一种地下综合管廊廊内湿度调节系统，将序列数据输入到已训练完成的预测模型中，输出预测后室内湿度数据；
16、所预测模型包括依次连接的输入层、隐藏层和输出层；
17、输入层的输入为时间步数据，所述时间步数据包括时间、季节、降雨量、管廊长度和温度，在每个时间步将时间步数据输入到隐藏层中；
18、隐藏层采用lstm网络捕捉时间步数据中的长期依赖关系，输出时间步数据的特征表示；
19、输出层对lstm网络中最后一个时间步数据的特征表示进行反归一化处理，输出预测室内湿度数据。
20、进一步地，时间步数据输入到输入层之前做归一化处理以及独热编码处理，将处理后的时间步数据输入到输入层中。
21、一种计算机可读储存介质，所述计算机可读储存介质上存储有若干程序，所述若干程序用于被处理器调用并执行如上所述的湿度调节方法。
22、本专利技术提供的一种地下综合管廊廊内湿度调节方法及系统的优点在于：本专利技术结构中提供的一种地下综合管廊廊内湿度调节方法及系统，通过设置预测模型，用以对室内湿度数据进行预测，解决了现有状况预测精度差、节能效率低等问题；另外隐藏层选择lstm网络结构，lstm具有较好的长期记忆能力，适合处理具有时间序列特征的数据。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种地下综合管廊廊内湿度调节方法，其特征在于，将序列数据输入到已训练完成的预测模型中，输出预测后室内湿度数据；
2.根据权利要求1所述的地下综合管廊廊内湿度调节方法，其特征在于，时间步数据输入到输入层之前做归一化处理以及独热编码处理，将处理后的时间步数据输入到输入层中。
3.根据权利要求1所述的地下综合管廊廊内湿度调节方法，其特征在于，所述输入层有七个输入节点，隐藏层有三十二个隐藏节点，每个输入节点与所有隐藏节点相连，不同隐藏节点通过设置不同权重来决定不同输入节点对隐藏层的影响，每个时间步数据均与隐藏层中每个节点关联权重。
4.根据权利要求3所述的地下综合管廊廊内湿度调节方法，其特征在于，在LSTM网络中，隐藏层的各个隐藏节点之间相互连接，隐藏层中每个节点的输出传递到其他隐藏节点上，以进行信息传递以及特征提取处理。
5.根据权利要求3所述的地下综合管廊廊内湿度调节方法，其特征在于，输入到隐藏节点的时间步数据，在隐藏节点中，根据时间步数据中的不同输入元素设置不同的权重矩阵，其中权重矩阵的权重值表明不同输入元素对隐藏节点的影响程度。
6.根据权利要求1所述的地下综合管廊廊内湿度调节方法，其特征在于，预测模型的训练过程如下：
7.一种地下综合管廊廊内湿度调节系统，其特征在于，将序列数据输入到已训练完成的预测模型中，输出预测后室内湿度数据；
8.根据权利要求7所述的地下综合管廊廊内湿度调节系统，其特征在于，时间步数据输入到输入层之前做归一化处理以及独热编码处理，将处理后的时间步数据输入到输入层中。
9.一种计算机可读储存介质，其特征在于，所述计算机可读储存介质上存储有若干程序，所述若干程序用于被处理器调用并执行如权利要求1至6任一所述的湿度调节方法。
...【技术特征摘要】
1.一种地下综合管廊廊内湿度调节方法，其特征在于，将序列数据输入到已训练完成的预测模型中，输出预测后室内湿度数据；
2.根据权利要求1所述的地下综合管廊廊内湿度调节方法，其特征在于，时间步数据输入到输入层之前做归一化处理以及独热编码处理，将处理后的时间步数据输入到输入层中。
3.根据权利要求1所述的地下综合管廊廊内湿度调节方法，其特征在于，所述输入层有七个输入节点，隐藏层有三十二个隐藏节点，每个输入节点与所有隐藏节点相连，不同隐藏节点通过设置不同权重来决定不同输入节点对隐藏层的影响，每个时间步数据均与隐藏层中每个节点关联权重。
4.根据权利要求3所述的地下综合管廊廊内湿度调节方法，其特征在于，在lstm网络中，隐藏层的各个隐藏节点之间相互连接，隐藏层中每个节点的输出传递到其他隐藏节点上，以进行信息传递以及特征提取处理。
5.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：王成，陈宝其，刘平，李延年，孙助金，王雪峰，韩日超，李良宇，
申请(专利权)人：中铁四局集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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