一種基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型的能效趨勢預(yù)測的方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202011148654.0 申請日 -
公開（公告）號 CN113033766A 公開（公告）日 2021-06-25
申請公布號 CN113033766A 申請公布日 2021-06-25
分類號 G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06Q10/04（2012.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 鄭剛強;周森琳;黃勃國 申請（專利權(quán)）人 廣州博納信息技術(shù)有限公司
代理機構(gòu) 深圳市諾正鑫澤知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 林國友
地址 510000廣東省廣州市越秀區(qū)東風東路745號1802、1803房（僅限辦公用途）
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型的能效趨勢預(yù)測的方法，包括LSTM模型和其內(nèi)部系統(tǒng)建立通信連接的時間序列模塊，具體步驟為：S01預(yù)測時，可先將實際產(chǎn)生的能效數(shù)據(jù)輸入至?xí)r間序列模塊中；S02由時序數(shù)據(jù)模塊將時序數(shù)據(jù)進行存取，同時由DB模塊對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；S03將獲得的時序數(shù)據(jù)和預(yù)處理數(shù)據(jù)輸入至LSTM模型中；S04通過數(shù)據(jù)傳輸模塊將基準數(shù)據(jù)和換算標準輸入至LSTM模型中；S05最后由LSTM模型計算出能效趨勢數(shù)據(jù)，輸出能效趨勢預(yù)測結(jié)果，本發(fā)明通過設(shè)置LSTM模型對獲得的數(shù)據(jù)進行計算，摒棄了傳統(tǒng)的RNN模型，避免了出現(xiàn)回傳的殘差會指數(shù)下降，網(wǎng)絡(luò)權(quán)重更新緩慢等現(xiàn)象，同時降低復(fù)雜背景的干擾，大大提高了能效趨勢預(yù)測的效率和準確性。