基于深度学习的液化天然气接卸液点预测方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN202010071398.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111291929A | 公开（公告）日 | 2020-06-16 |
| 申请公布号 | CN111291929A | 申请公布日 | 2020-06-16 |
| 分类号 | G06Q10/04(2012.01)I | 分类 | - |
| 发明人 | 张文强;刘冰;周智宏;于修金;李文军 | 申请（专利权）人 | 上海中旖能源科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京卓唐知识产权代理有限公司 | 代理人 | 上海中旖能源科技有限公司 |
| 地址 | 200131上海市浦东新区中国（上海）自由贸易试验区富特西一路115号2幢8层8-26室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明实施例公开一种基于深度学习的液化天然气接卸液点预测分析方法及装置，其中方法包括如下步骤：根据液化天然气运输车辆经过待测点的车辆轨迹数据生成运输车辆在待测点的点特征向量；基于待测点的地理周边信息计算待测点对应的地理特征向量；计算描述待测点与车辆轨迹数据中除待测点外的其他点之间相似关系的相似关系特征向量；对点特征向量、地理特征向量和相似关系特征向量进行拼接、交叉处理后得到针对待测点的分类预测模型。采用本发明，可以通过将运输车辆的轨迹数据作为训练集，从多方面分析待测点的特征，采用深度学习网络训练一个分类预测模型。 |
