一种基于数据分析的氨逃逸浓度实时预测与控制系统

本发明涉及生物神经网络技术领域，具体为一种基于数据分析的氨逃逸浓度实时预测与控制系统，包括：一种共享长短期记忆神经网络(LSTM)模型。该神经网络架构接收经由特定计算生成的多源时序增强特征作为其输入。该神经网络不仅学习时序依赖以预测未来物理量，还通过集成的Dropout机制来量化自身预测的不确定性。该神经网络的输出层设计为双分支结构，分别输出预测值与另一关键的系统运行状态评估值。系统利用此神经网络模型的输出信息，推导出技术参数。此外，还集成了神经网络性能监控与自适应校准单元，能够识别神经网络模型的性能退化，并触发其重训练与重新部署，展现了神经网络的自适应学习能力。