一種基于深度學(xué)習(xí)的相同模式能耗大數(shù)據(jù)預(yù)測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202111566834.5 申請日 -
公開（公告）號 CN113935557A 公開（公告）日 2022-01-14
申請公布號 CN113935557A 申請公布日 2022-01-14
分類號 G06Q10/04（2012.01）I;G06Q50/06（2012.01）I;G06F16/215（2019.01）I;G06F16/2458（2019.01）I;G06F16/28（2019.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 楊志祥;劉鑫;程佳斌;郭朝霞;范俊甫;許雷;皮輝;蔡燁彬;謝倩 申請（專利權(quán)）人 中船凌久高科（武漢）有限公司
代理機構(gòu) 武漢泰山北斗專利代理事務(wù)所（特殊普通合伙） 代理人 董佳佳
地址 430000湖北省武漢市洪山區(qū)關(guān)山街珞瑜路718號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明適用于人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于深度學(xué)習(xí)的相同模式能耗大數(shù)據(jù)預(yù)測方法，包括有效樣本選擇步驟、有效屬性選擇步驟、相同模式選擇步驟以及預(yù)測步驟，各步驟過程算法簡單、易于理解和實施，通過三輪樣本數(shù)據(jù)處理，從億級能耗原始數(shù)據(jù)經(jīng)過有效篩選后縮小為千萬級，然后通過敏感因素屬性篩選后進(jìn)一步降為百萬級樣本集，最后通過能耗模式選擇形成多個能耗模式的十萬級樣本，形成最優(yōu)的深度學(xué)習(xí)預(yù)測樣本，實現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)模與算法適用性的匹配度，從而保證能夠有效提高預(yù)測的時間效率和預(yù)測精度。