一种药品库房温湿度预测方法与流程

技术特征：
1.一种基于temporal_att
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former的药品库房温湿度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取药品库房环境的温湿度的历史数据，对历史数据进行预处理；步骤2：建立temporal_att
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former温湿度预测模型；步骤3：将获取的药品库房的温湿度数据特征，对temporal_att
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former进行温湿度预测模型训练；步骤4：测试temporal_att
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former模型的效果；步骤5：建立药品库房温湿度预警系统。2.根据权利要求1所述的基于temporal_att
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former的药品库房温湿度预测方法，其特征在于，所述步骤1的具体方法为：步骤1.1：对药品库房的各采集点，使用温湿度传感器采集药品库房的第一特征参数th1，包括温湿度传感器的编号，采集点的位置，温度数据，湿度数据，采集的时间序列，报警信息；步骤1.2：预处理第一特征数据，去除重复数据，填补丢失数据，获得第二特征数据th2，包括采集的时间序列，温湿度数据，报警信息；步骤1.3：将步骤1.2获得的时间序列的温湿度数据，分别获取每天，每周和每月的周期数据，并且采用零
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均值法对数据进行归一化和标准化处理，得到第三特征数据th3。3.根据权利要求1所述的基于temporal_att
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former的药品库房温湿度预测方法，其特征在于，所述步骤2的具体方法为：步骤2.1：temporal_att
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former包括encoder模块和decoder模块；步骤2.2：建立encoder模块，包括输入层，卷积层，时间注意力层，归一化和特征输出层；步骤2.3：建立decoder模块，包括输入层，掩盖多头时间注意力层，多头时间注意力层和全连接层，输出层。4.根据权利要求3所述的基于temporal_att
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former的药品库房温湿度预测方法，其特征在于，所述encoder模块具体为：第一层：输入层，包括温湿度的特征，局部时间序列特征，全局的时间序列特征即在t时刻的温湿度输入为其中，为温湿度特征，为局部的时间序列特征，为全局时间序列特征；第二层：卷积层，采用一维卷积操作分别对药品库房温湿度进行特征提取，即第三层：多头时间注意力层，强化输入层的时间序列的温湿度特征；第四层：归一化和特征输出层。5.根据权利要求3所述的基于temporal_att
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former的药品库房温湿度预测方法，其特征在于，所述decoder模块具体为：第一层：输入层，基于时间序列的温湿度数据向前移动t个时间戳的输入，即
第二层：注意力层，包括掩盖多头时间注意力层和多头时间注意力层；第三层：全连接层；第四层：输出层，输出预测的时间序列的温湿度数据。6.根据权利要求1所述的基于temporal_att
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former的药品库房温湿度预测方法，其特征在于，所述步骤3的具体方法为：步骤3.1：划分数据集，将步骤1中预处理后的药品库房的温湿度数据集th3按照一定的比例划分训练集和测试集，分别表示为train，test；步骤3.2：设置训练轮次epoch以及批处理的轮次batch；步骤3.3：训练药品库房温湿度预测模型，将train输入temporal_att
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former网络中进行训练，保存已训练完成的模型。7.根据权利要求1所述的基于temporal_att
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former的药品库房温湿度预测方法，其特征在于，所述步骤4的具体方法为步骤4.1：验证temporal_att
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former模型的性能，加载已保存的模型，将test输入模型得到测试集的预测结果r；步骤4.2：将模型预测的温湿度r与真实的温湿度值进行比较，计算出平均绝对误差和均方根误差，调整模型的参数，优化网络结构。8.根据权利要求1所述的基于temporal_att
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former的药品库房温湿度预测方法，其特征在于，所述步骤5的具体方法为：步骤5.1：药品库房温湿度预警系统包括温湿度采集模块，存储模块，温湿度预测模块，预警模块；步骤5.2：温湿度采集模块包括药品库房各采集点的温湿度数据，将温湿度数据传输到服务器端；步骤5.3：存储模块在服务器端，存储温湿度传感器发送的温湿度数据；步骤5.4：温湿度预测模块包括对温湿度数据的清洗，预处理，归一化和标准化，搭建temporal_att
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former神经网络，预测给定时间区间的温湿度值并将结果传输到云服务器端；步骤5.5：预警模块是对云服务器中的温湿度预测结果进行判断，如果大于某一设定的温湿度阀值，则向客户端发出预警信号。

技术总结
本发明公开了一种基于Temporal_ATT


技术研发人员：章慧 单黎明 张发 刘冰涛 潘皓越 王明旭 张苏 章印 陈泽浩
受保护的技术使用者：淮阴工学院
技术研发日：2021.06.28
技术公布日：2021/10/23