摘要
本发明涉及测量测试技术领域,公开了一种基于流速监控的雷达物位计预测方法及系统,包括:雷达物位计获得当前位置的物位信息,流量检测模块实时获取进出料信息;流量检测模块将测量数据上传至中央控制模块,中央控制模块发送流量数据至雷达物位计;雷达物位计根据流量数据,通过深度学习算法对罐体内物位高度进行预测;基于预测物位对异常物位信息及物位选波进行处理,并通过实时数据更新模型。解决了现有技术中无法预测物位趋势、多波峰误判及复杂工况抗干扰差的问题,达成了物位趋势精准预测、多波峰智能解析及动态抗干扰优化的目的。
技术关键词
雷达物位计
流量监测模块
中央控制模块
卷积神经网络模型
流速
深度学习算法
构建卷积神经网络
进出料
动态抗干扰
历史数据统计
圆柱型罐体
服务器
雷达回波数据
预测误差
实时数据
全局平均池化
系统为您推荐了相关专利信息
生态
卷积神经网络模型
网格
无人机遥感影像
通道
质谱成像技术
免疫检查点抑制剂
疗效评估方法
格式数据文件
影像
关键运行参数
辐射能
燃煤锅炉
在线检测方法
燃煤发电机组
代理模型构建方法
数据混合驱动
数据驱动模型
级联前向神经网络
智能优化算法