本發明涉及數據處理，特別是指一種基于循環神經網絡的數據優化與預警方法及系統。

背景技術：

1、循環神經網絡（rnn，recurrent?neural?network）是一種神經網絡架構，主要用于處理時序數據或具有時間依賴關系的數據，數據優化指的是通過各種方法對原始數據進行處理、轉換或修正，提升數據質量或其用于模型訓練的有效性。而基于循環神經網絡的數據優化與預警則是利用循環神經網絡（rnn）來對數據進行處理和優化，并結合預警機制，及時識別異常和潛在風險，提前發出警告或采取相應措施的技術方法。

2、基于循環神經網絡（rnn）的數據優化與預警方法能夠有效處理時序數據，捕捉數據中的時間依賴關系，提高數據的準確性和可靠性，對于提高農業環境監測的精準性和可靠性具有重要意義，能夠在復雜和動態的環境中提升監控系統的安全性與效率。

3、在長期監測過程中，傳統的數據處理方法難以有效捕捉其動態變化規律，導致數據校準和預測精度不足，數據的優化和校準多采用簡單的濾波算法或線性回歸方法，這些方法難以處理復雜的時序數據特征，尤其是在數據異常和非線性漂移的情況下表現不佳。此外，傳統方法缺乏對未來數據的預測能力，無法實現預測值的實時預警功能。總的來說，現有數據處理方法在實際應用中存在諸多技術瓶頸，導致數據校準和預測精度不足，無法實現預測值的實時預警功能，難以滿足檢測準確度和環境監測安全能力的要求。

技術實現思路

1、為了解決現有數據處理方法在實際應用中存在諸多技術瓶頸，導致數據校準和預測精度不足，無法實現預測值的實時預警功能，難以滿足檢測準確度和環境監測安全能力的要求的技術問題，本發明提供了一種基于循環神經網絡的數據優化與預警方法及系統。

2、本發明實施例提供的技術方案如下：

3、第一方面：

4、本發明實施例提供的一種基于循環神經網絡的數據優化與預警方法，包括：

5、s1：獲取歷史測量數據和參考數據；

6、s2：對歷史測量數據進行歸一化操作，得到輸入向量；

7、s3：根據歷史測量數據之間的時間關系，構建基于循環神經網絡的數據優化模型；

8、s4：將輸入向量輸入至數據優化模型，對歷史測量數據中的異常數據進行平滑處理；

9、s5：構建數據預警模型，其中，數據預警模型包含循環神經網絡模塊和特征強化結構模塊，特征強化結構模塊包括dropout層、第一線性層、第二線性層以及全連接層；

10、s6：將平滑處理后的歷史測量數據以輸入向量的形式輸入至數據預警模型，輸出數據預警模型的最終預測值；

11、s7：根據參考數據和最終預測值，對歷史測量數據和最終預測值進行校準；

12、s8：判斷校準結果是否大于相對應校準類別的校準閾值；若是，進行預警；否則，繼續監控。

13、第二方面：

14、本發明實施例提供的一種基于循環神經網絡的數據優化與預警系統，包括：

15、處理器；

16、存儲器，存儲器上存儲有計算機可讀指令，計算機可讀指令被處理器執行時，實現如第一方面的基于循環神經網絡的數據優化與預警方法。

17、第三方面：

18、本發明實施例提供的一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現如第一方面的基于循環神經網絡的數據優化與預警方法。

19、本發明實施例提供的技術方案帶來的有益效果至少包括：

20、在本發明實施例中，通過獲取歷史測量數據和參考數據，并對對歷史測量數據進行歸一化操作，生成輸入向量，根據歷史測量數據之間的時間關系，構建基于循環神經網絡的數據優化模型，數據優化模型能處理時序數據的依賴關系，并對歷史數據的時間序列進行建模，捕捉其中的規律，從而為數據優化提供基礎。接著，將輸入向量輸入至數據優化模型，對歷史測量數據中的異常數據進行平滑處理，并構建數據預警模型，進一步提升模型的預測和異常檢測能力。最后，將平滑處理后的歷史測量數據以輸入向量的形式輸入至數據預警模型，輸出數據預警模型的最終預測值，并對歷史測量數據和最終預測值進行校準，從而啟動預警機制，減少了低成本傳感器的誤差，使得預測結果更具可信度，提升數據校準和預測精度，實現預測值的實時預警功能，滿足檢測準確度和環境監測安全能力的要求。

技術特征：

1.一種基于循環神經網絡的數據優化與預警方法，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的基于循環神經網絡的數據優化與預警方法，其特征在于，在所述s1之后，還包括：對所述歷史測量數據進行預處理。

3.根據權利要求2所述的基于循環神經網絡的數據優化與預警方法，其特征在于，所述預處理具體包括：時間對齊處理和簡單異常值去除處理。

4.根據權利要求1所述的基于循環神經網絡的數據優化與預警方法，其特征在于，所述s4具體包括：

5.根據權利要求4所述的基于循環神經網絡的數據優化與預警方法，其特征在于，所述數據優化模型的損失函數具體為：均方根誤差損失函數。

6.根據權利要求4所述的基于循環神經網絡的數據優化與預警方法，其特征在于，所述s404具體包括：

7.根據權利要求1所述的基于循環神經網絡的數據優化與預警方法，其特征在于，所述s6具體包括：

8.根據權利要求7所述的基于循環神經網絡的數據優化與預警方法，其特征在于，所述數據預警模型的損失函數具體為：

9.一種基于循環神經網絡的數據優化與預警系統，其特征在于，包括：

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1至8中任一項所述的基于循環神經網絡的數據優化與預警方法。

技術總結
本發明提供一種基于循環神經網絡的數據優化與預警方法及系統，涉及數據處理技術領域，方法包括：獲取歷史測量數據和參考數據；對歷史測量數據進行歸一化操作，得到輸入向量；根據歷史測量數據之間的時間關系，構建基于循環神經網絡的數據優化模型；將輸入向量輸入至數據優化模型，對歷史測量數據中的異常數據進行平滑處理；構建數據預警模型；將平滑處理后的歷史測量數據以輸入向量的形式輸入至數據預警模型，輸出數據預警模型的最終預測值；根據參考數據和最終預測值，對歷史測量數據和最終預測值進行校準；判斷校準結果是否大于相對應校準類別的校準閾值，若是，進行預警，否則，繼續監控。本發明可以提高測量設備的精度和準確度。

技術研發人員：吳亞雄,易維云,孔新昊
受保護的技術使用者：視瑞（北京）機器人技術有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28