基于LSTM网络预测模型的实验室开放管理策略研究

蔡文伟 赵玉明 王建彬 陈建平

摘要：实验室开放是高校实践教学环节的重要组成部分，是提高学生解决实际问题能力、实现应用型人才培养目标的重要举措。为实现高效的实验室开放管理，本文提出了一种基于LSTM网络预测模型的实验室开放策略，将实验室开放的历史数据作为LSTM网络模型的训练样本数据，对各个实验室预期的开放需求进行预测，并基于预测结果合理安排实验室的开放。该策略简化了实验室开放的申请流程，降低了实验室管理人员的工作强度，突破了实验室分类开放的限制，提高了资源的利用率，实现了实验室的高效开放。

关键词：实验室开放;LSTM网络;预测;高效管理

中图分类号：TP311    文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）23-0191-02

1 引言

目前，国内许多高校越来越重视实践教学环节，不但加大了实践环节在教学计划中的比重，而且鼓励学生尽可能多地进行自主实验、参加学科竞赛、尝试创新创业、参与科研项目等，这些措施或活动在高校中大都需要依托相关实验室的开放展开[1]。实验室开放是指在完成日常教学、科研任务的前提下，利用现有的师资、仪器、设备等资源，将某些教学实验室对学生开放，供学生进行课外学习或研究的一种实验室管理行为，包括时间、空间及实驗内容的开放[2]。一方面，实验室开放可以帮助学生构建科学的知识体系，激发学生的主观能动性，强化、加深学生对理论知识的理解，提高他们利用专业知识解决实际问题的能力，有助于学校实施素质教育和应用型人才的培养;另一方面，实验室开放还可以充分整合各种资源，提高相关仪器设备的利用率，助力学校教、科研水平的提升。因此研究高效可行的实验室开放管理策略，具有非常重要的现实意义。

通过对相关资料的整理以及调查研究得知，目前国内外的许多高校已根据自身实际情况，有目的、多层次、多元化地进行了实验室开放，并针对不同的开放措施，制定了相应的规章管理制度，形成了各有特色的实验室开放机制与开放模式[3]。目前主要的实验室开放模式有以下四种[4，5]。

1）全开放模式

将实验室资源在其所有空闲时间里全部开放。现实中，采用这种模式的高校大都选择个别公共类、基础类和专业基础类实验室作为开放实体，在晚上或周六日开放。由于该模式需要安排实验室技术管理人员在下班后或节假日额外值班，执行难度非常大，因此虽然这种方式开放程度最高，但也是最难完全实现的一种模式。

2）半开放模式

在正常工作时间内，将实验室资源在其空闲时间对学生开放。该模式无须专门安排实验室技术管理人员值班，但是当工作人员下班时，学生就得终止实验，离开实验室。

3）预约模式

学生根据需要提前向实验室管理机构提交预约申请，待审批通过后可以在预定的时间使用预定的实验室或资源。该模式下实验室管理人员可根据学生提交的预约申请安排符合要求的实验室，同时考虑实验室安全等因素，会安排相关的工作人员或老师值班、辅导，该模式适用于专业实验室的开放。

4）自主模式

学生个人或团队根据创新创业项目或学科竞赛等实际需要，在一段时间内占用或使用实验室的相关资源。该模式下学生既是实验室的使用者，又是实验室的管理者，一般不需安排工作人员值班，该模式适用于创新创业类实验室的开放。

以上四种开放模式尽管能够从一定程度上满足不同的开放需求，但是依然存在如下问题：一是资源开放程度难以把控，匹配度差，调整难度大：若预开放的实验室资源数量远大于实际的需求量，就会形成开放过度问题，造成资源浪费;若开放的资源数远小于实际的需求量，又会造成开放不足问题，资源利用率低;二是开放时间不够灵活，适应性差：开放信息一经确认并公布给学生后，时间、地点等一般不再做调整，对一些临时的、突发性的情况适应性较差。

为此本文提出一种基于LSTM网络预测模型的实验室高效开放策略，首先在分析LSTM网络预测模型结构的基础上设计了LSTM网络预测算法，之后将以往实验室开放的历史数据作为模型训练样本数据，对各个实验室预期的开放需求进行预测，并基于此预测结果安排实验室的开放，同时将实验室开放后的数据作为新的训练样本以提高预测准确率。

2 基于LSTM网络模型的实验室高效开放策略

高效的实验室开放就是通过合理的安排开放实验室资源，在满足学生的相关需求、减轻实验室技术管理人员负担的同时，最大限度地提高资源的利用率。如果能够利用已有的历史数据预测各个实验室在未来每一个空闲时间段的需求信息（人数、所需设备等），那么实验室管理人员就可通过合理安排实现实验室的高效开放。

2.1 LSTM网络模型

LSTM网络[6]是一种克服梯度消失和爆炸问题的特殊循环神经网络（RNN），其构成体系中的三种特殊结构：遗忘门、输入门和输出门，确保LSTM具有处理长期或短期时间序列相关性的能力，其网络模型结构如图1所示。

2.2 LSTM算法设计

由于高校的招生人数、教学大纲、开课计划等信息在一定的时间段内具有一定的稳定性，且多数高校均采用信息管理系统进行实验室的开放管理，历史数据的获取相对容易，因此可根据实验室开放的历史数据作为LSTM模型的训练样本序列预测本学年度的实验室开放需求信息。

为此，取以往各学年同一学期各个实验室开放时间段里进入实验室的人数作为LSTM模型的输入数据，预测各个实验室在未来若干个节次的人数信息。

2.3 对算法的修正

由于模型采用历史数据进行预测，预测的数据与实际数据间可能会存在误差。为了提高预测可信度，使预测数据更接近于实际数据，可采取如下的方法对算法进行修正：

2）如果新的预测值与原有预测值相差较大，则需结合该实验室的实际使用情况，决定是否需要调整该实验室的原有开放安排。

① 若实际进入实验室的人数比原有预测值小，则表示该实验室还有空闲资源没被占用，取值为实际进入实验室的人数;

② 若实际进入实验室的人数比原有预测值大，则表示实验室满员，取值为实际预约人数。

2.4 基于預测信息的实验室高效开放管理策略

为实现实验室开放的高效管理，基于预测信息，制定如下实验室开放管理策略。

1） 为每一个实验室的开放设置人数阈值。

这是实验室允许开放的人数条件。根据实验室的类型和开放对象，为每一个实验室设置一个人数开放阈值，只有申请使用实验室的人数大于等于该阈值时才允许开放该实验室。

2） 为每一个实验室的开放设置时间阈值。

这是实验室允许开放的时间条件。每学期教务员排好课之后，实验室的空闲时间就可以确定，只有实验室的空闲时间大于等于该阈值时，该空闲时间才能作为开放时间。

3） 实际开放的实验室资源要略大于预测值。

4） 每学期开学前，实验室管理人员须公布本学期实验室预开放时间表。

在实际执行过程中，可根据预约或预测结果适当调整开放计划。如原计划中某一时间段不开放的实验室，当其预约人数达到开放阈值时，可临时将该实验室在该时间段开放。

5） 学生须登录实验室开放管理平台进行预约申请。

6） 实验室无须审批学生的预约，但必须对其预约信息进行记录。

7） 学生须刷学生卡才能进入实验室，使用实验室资源。

3 结论

一套完善、高效的实验室开放管理策略对高校提高学生解决实际问题能力、实现应用型人才培养目标意义重大。本文提出一种基于LSTM网络预测模型的实验室高效开放策略，通过预测学生对实验室资源的需求，合理安排实验室的开放，并根据预测偏差及时调整开放计划，实现了实验室开放的高效精准管理。该策略简化了实验室开放的申请流程，有助于实验室管理人员提前做好管理协调工作，降低了他们的工作强度;实现了实验资源的预先调整，提高了设备的利用率，解决了资源开放过度或开放不足问题;打破了全开放、半开放、预约开放三种管理模式的界限，突破了实验室分类开放的限制，开放形式更加灵活，提高了开放效率。另外该策略对未来实验室的建设具有一定的参考价值，可根据预测数将学生需求较多、资源比较欠缺、开放频率较高或供需矛盾比较突出的实验室作为今后的重点建设方向。

参考文献：

[1] 袁宁，李岩，张栋华.重点实验室开放课题的运行管理策略——以中国海洋大学为例[J].中国高校科技，2018（8）：12-13.

[2] 王波.开放创新背景下高校研究型实验室安全管理策略分析[J].教育教学论坛，2020（8）：14-15.

[3] 曲剑波，李静，张晓云，吴伟.澳大利亚新南威尔士大学实验室管理的思考[J].实验技术与管理，2019，36（5）：259-262

[4] 刘美英，李健生，孙越，李晓辉，杨梅，张澜萃.三维三层次全开放实验教学模式下大学生创新能力的培养——以中级无机化学实验为例[J].大学化学，2018，33（12）：16-20.

[5] 张思琦，靳辰飞，凌凯隆.建设高校实验室全开放管理体系促进大型仪器设备良性运营[J].实验室研究与探索，2017，36（6）：286-290.

[6] Matteo Sangiorgio，Fabio Dercole. Robustness of LSTM neural networks for multi-step forecasting of chaotic time series[J]. Chaos， Solitons and Fractals： the interdisciplinary journal of Nonlinear Science， and Nonequilibrium and Complex Phenomena，2020：139.

【通联编辑：梁书】