摘要
本发明属于物联网技术领域,具体涉及一种基于物理模型‑数据驱动的动态阈值自适应控制算法,包括:S1、数据采集与输入,采集的数据包括货物参数、包装参数和环境参数;S2、初始阈值计算,通过物理模型公式将货物固有属性参数和包装防护参数融合,计算初始震动阈值;S3、阈值动态修正,依据实时运输场景和运输环境参数引入运输场景修正因子,对初始阈值进行动态调整;S4、实时监测与预警,采用多级预警决策机制,根据实时震动特征与动态阈值的对比结果;S5、模型优化迭代,构建联邦学习架构,实现震动阈值模型的分布式训练与全局优化。本发明基于物理模型有效实现针对不同情况的阈值设置与调整,有效适应场景变化,大大降低误报和漏报。
技术关键词
动态
因子
服务器
物理
路况
数据
分布式训练
阶段
参数
包装缓冲材料
路段
结构抗震设计
系统固有频率
模型更新
加速度
场景
节点
物流
模型压缩
系统为您推荐了相关专利信息
车道检测方法
多尺度信息
损失函数优化
深度神经网络
特征提取器
智能监测方法
轨道误差
智能监测系统
填海区
星载SAR影像
信号误差补偿
定位误差补偿
定位修正系统
定位修正方法
原始观测数据
动态图编码
增量更新
网络攻击检测方法
三元组
图谱
时效性
路径规划服务
任务分配策略
微服务架构
任务调度