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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(湖州)申请的专利基于长短期记忆模型的可燃物含水率预测方法及系统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：CN115169729B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202210900650.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于长短期记忆模型的可燃物含水率预测方法及系统是由全兴文;康振宇设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于长短期记忆模型的可燃物含水率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于长短期记忆模型的可燃物含水率预测方法及系统，首先采集数据并进行处理，结合可燃物含水率的数据源和气象数据的数据源，按照可燃物含水率的测量时间与测量地点进行数据处理。构建长短期记忆模型并进行训练，最后利用训练后的长短期记忆模型进行结果预测。该方法可以有效地对可燃物含水率进行预测，通过长短期记忆模型对数据集进行训练与验证，相较于传统机器学习算法精度有了提高；并且可燃物含水率与气象因素有着很高的相关性，该方法综合了温度、水汽压、风速等气象因子，相较于只利用可燃物含水率进行预测精度有了进一步提升。

本发明授权基于长短期记忆模型的可燃物含水率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于长短期记忆模型的可燃物含水率预测方法，其特征在于：包括以下步骤： 获取可燃物含水率数据与气象数据，所述可燃物含水率数据包括燃料水分数据库和可燃物含水率的实测值，所述可燃物含水率的实测值作为基本特征变量；所述气象数据作为辅助特征变量； 所述气象数据包括最大温度，最小温度，平均温度，露点温度，最大水气压，最小水气压以及风速，按照可燃物含水率的测量时间与测量地点进行数据处理； 构建是长短期记忆模型，所述长短期记忆模型用于选择性存储各时刻的数据； 根据可燃物含水率数据与气象数据提取长短期记忆模型的训练集与验证集，通过训练集训练长短期记忆模型，并通过训练后的长短期记忆模型对验证集数据进行预测，输出预测结果； 所述长短期记忆模型包括循环神经网络模型和单元状态，所述单元状态设置于循环神经网络模型中的隐含层，所述单元状态用于保存模型长期的状态，所述长期状态通过门控装置来控制，所述门控装置包括遗忘门、输入门与输出门； 所述遗忘门用于决定上一时刻的单元状态有多少保留到当前时刻； 所述输入门用于决定当前时刻网络的输入有多少保存到单元状态； 所述输出门用于控制将单元状态的信息输出到长短期记忆模型的当前输出值中。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学长三角研究院(湖州)，其通讯地址为：313000 浙江省湖州市西塞山路819号科技创新综合体B1幢；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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