基于改进长短时记忆神经网络的连锁药店温湿度预警系统,硬件部分包括温湿度监测仪、云计算平台、数据分析系统和手机APP,可以实时显示温湿度数据并上传到云计算平台进行存储,也可以通过手机APP显示预测数据并报警。本发明有以下良好的效果:效果1:系统采用2000mAh的聚合物锂离子电池供电,解决现场布线问题,安装方便,配合整机低功耗工艺,充满一次电可以使用四个月以上时间。效果2:与现有时间序列预测技术相比,改进LSTM有良好的时间序列建模能力,训练速度快,预测拟合度高效果3:本发明能有效利用大量历史温湿度数据进行预测,从而提前预警,以便门店及时采取相应的处理措施,确保药品安全。
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“基于改进长短时记忆神经网络的连锁药店温湿度预警系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
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