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龙图腾网获悉宁波磁性材料应用技术创新中心有限公司申请的专利一种基于CNN-LSTM的氢气浓度快速预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115985406B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211628182.8，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权一种基于CNN-LSTM的氢气浓度快速预测方法是由董梦云;满其奎;李润伟;伊晓辉;门贺;陈淑文;胡海青设计研发完成，并于2022-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CNN-LSTM的氢气浓度快速预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CNN‑LSTM的氢气浓度快速预测方法。该方法构建神经网路模型，利用传感器检测环境中的氢气浓度、温度与湿度，将测得的数据进行滤波、归一化后作为模型的输入，测得的氢气饱和浓度与设定的真实氢气浓度作为模型的输出，然后利用测得的数据对模型进行重复训练，得到预测模型，并且利用测得的数据对预测模型进行评估、调整优化。利用该预测模型能够在氢气扩散初期预测环境中的氢气浓度，实现氢气浓度的快速预测，大幅度缩短检测时间，有利于预先掌握氢气的饱和浓度。另外，本发明将环境的温度与湿度作为输入和测得的氢气浓度一起输入神经网络，减少了环境温湿度对测量结果的影响。

本发明授权一种基于CNN-LSTM的氢气浓度快速预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CNN-LSTM的氢气浓度快速预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 1气体测试环境中设置氢气传感器Sensor1与氢气传感器Sensor2用于测试氢气浓度，温度传感器用于测试环境温度，湿度传感器用于测试环境湿度，获取各个传感器测得的数据； 设定测试环境的氢气浓度； 2将每个传感器测得的数据进行滤波处理； 3将步骤2处理后的数据进行归一化处理； Sensor1在检测初始阶段的数据进行归一化后作为步骤4中模型的输入input_1； Sensor2在检测初始阶段的数据进行归一化后作为步骤4中模型的输入input_2； 温度传感器数据和湿度传感器在检测初始阶段的数据分别进行归一化后作为步骤4中模型的输入input_3； Sensor1在检测饱和状态下的数据进行归一化后作为步骤4中模型的输出output1； Sensor2在检测饱和状态下的数据进行归一化后作为步骤4中模型的输出output2； 设定的测试环境的氢气浓度作为步骤4中模型的输出output3； 4构建神经网络模型，依次包括输入层、卷积层、LSTM层、全连接层与输出层，即输入层连接卷积层的输入，卷积层的输出作为LSTM层的输入，LSTM的输出作为全连接层的输入，全连接层的输出连接到输出层； 输入层包括输入input_1、input_2、input_3； 输出层包括输出output1、output2、output3； 5利用步骤3中的数据对步骤4中的神经网络模型进行重复训练，得到预测模型； 6将步骤3中的数据输入至预测模型，得到氢气浓度的预测值，设定的测试环境的氢气浓度作为真实值，计算真实值与预测值之间的预测误差用于评估模型。

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