一种基于多任务神经网络的特征级燃气泄漏预测预警方法

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一种基于多任务神经网络的特征级燃气泄漏预测预警方法
申请号:CN202510946646
申请日期:2025-07-09
公开号:CN120873798A
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于多任务神经网络的特征级燃气泄漏预测预警方法,构建了一个在特征级融合多源时序传感数据的统一神经网络模型,通过结合风险等级、浓度趋势方向和未来浓度置信上界,实现可解释、分级、动态的预警响应策略,能够实现泄漏分类、浓度回归、位置估计、风险评估与趋势预测五类任务的联合优化,从而提升预测精度、响应速度与系统部署效率。
技术关键词
多任务神经网络 预测预警方法 拓扑图 编码模块 融合特征 空间结构关系 计算方法 节点 多模态传感器 多头注意力机制 矩阵 甲烷 数据 高风险 燃气管