基于TRIZ理论和LSTM的技术成熟度评估及预测方法

针对技术成熟度评估和预测问题,提出一种基于TRIZ理论和LSTM的技术成熟度评估及预测方法。首先,从专利数据中提取评估指标,采用高次多项式曲线拟合模型进行数据预处理,然后分别基于TRIZ理论和LSTM算法建立技术成熟度组合评估模型和时序预测模型,最后基于评估模型和预测数据作出技术成熟度评估和预测结果。以航天器电推进技术进行实例验证,结果表明,LSTM算法的百分比均方根误差分别为1.83%、0.22%、0.73%,性能均优于SARIMA模型,验证了技术成熟度评估及预测方法的有效性。

马铃薯储藏监控与预测系统

在宁夏回族自治区南部山区的西海固地区,马铃薯种植面积大且马铃薯品质好,本文采用单片机对马铃薯窖内部环境进行控制,用LSTM神经网络时序预测技术对西海固地区马铃薯储藏窖设计一种全新的预测+控制一体系统,提升对马铃薯供给侧的定制储藏环境控制,以达到逐渐实现智慧农业,提升马铃薯种薯品质的目的。