Sammanfattning av denna webbsida: Convolutional Long Short-Term Memory Neural Networks (CNN-LSTM) är en variant av återkommande neurala nätverk (RNN) som kan extrahera rumsliga funktioner utöver att klassificera eller göra förutsägelser från sekventiella data. I detta papper analyserade vi användningen av CNN-LSTM för gaskälla lokalisering (GSL) i utomhusmiljöer med hjälp av tidsseriedata från ett gassensornätverk och anemometer. CNN-LSTM används för att uppskatta var en gaskälla finns, trots de utmaningar som uppstår till följd av inkonsekvent luftflöde och gasdistribution i utomhusmiljöer. För att träna CNN-LSTM för GSL, använde vi tidsdata tagna från en 5 × 6 metalloxid halvledare (MOX) gassensorsystem, avstånd 1,5 m från varandra, och en anemometer placerad i centrum av sensor matrisen i ett öppet område utomhus. Utgången från CNN-LSTM är en av trettio celler som ungefär motsvarar platsen för en gaskälla. Vi visar att vi med hjälp av CNN-LSTM kunde fastställa platsen för en gaskälla från sekventiella data. Dessutom jämförde vi flera artificiella neurala nätverk (ANN) arkitekturer samt tränade dem utan vindvektor data för att uppskatta komplexiteten i uppgiften. Vi fann att ANN är ett lovande perspektiv för GSL-uppgifter.
Ett annat arbetsbaserat konvolutionslångt korttidsminne (CNN-LSTM) utfördes för lokalisering av gaskällor med hjälp av tidsseriedata från ett gassensornätverk och en anemometer REF.
Application of Convolutional Long Short-Term Memory Neural Networks to Signals Collected from a Sensor Network for Autonomous Gas Source Localization in Outdoor Environments
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}