基于静态频谱特征的气体浓度预测方法

基于静态频谱特征的气体浓度预测方法，涉及气体浓度预测领域。当前预测气体浓度，准确性差。采用气敏电阻式传感器对多种单一历史气体和多种混合历史气体各进行多次重复测量，各输出一组物理量特征组合，获得每个多维时间序列的气体名称及浓度标签；数据处理：采用处理方法处理每个多维时间序列，获得处理后的每个多维时间序列；特征融合：根据多个处理后的多维时间序列获得单一气体和混合气体的时域特征和频域特征，融合成每种气体的多维特征矩阵；将每种气体的多维特征矩阵作为输入数据，将对应标签作为输出数据，训练深度学习模型，利用训练好的深度学习模型预测待测多维特征矩阵，获得气体名称及浓度。本发明用于预测气体浓度。