一種基于深度學習的相同模式能耗大數據預測方法
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; |
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)人 | 中船凌久高科(武漢)有限公司 |
代理機構 | 武漢泰山北斗專利代理事務所(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據技術領域,提供一種基于深度學習的相同模式能耗大數據預測方法,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,通過三輪樣本數據處理,從億級能耗原始數據經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)的深度學習預測樣本,實現數據規(guī)模與算法適用性的匹配度,從而保證能夠有效提高預測的時間效率和預測精度。 |
