工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備中基于知識(shí)蒸餾的空時(shí)預(yù)測(cè)方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202111270656.1 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN113988263A 公開(kāi)（公告）日 2022-01-28
申請(qǐng)公布號(hào) CN113988263A 申請(qǐng)公布日 2022-01-28
分類號(hào) G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06K9/62（2022.01）I;H04L67/12（2022.01）I;H04L41/147（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/762（2022.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 張穎慧;邢雅軒;白戈 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 內(nèi)蒙古塔塔送變電工程有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京永創(chuàng)新實(shí)專利事務(wù)所 代理人 易卜
地址 010021內(nèi)蒙古自治區(qū)呼和浩特市大學(xué)西路235號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開(kāi)了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備中基于知識(shí)蒸餾的空時(shí)預(yù)測(cè)方法，屬于物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備領(lǐng)域，首先，分別搭建教師網(wǎng)絡(luò)TCN?GCN模型和淺層學(xué)生網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)傳感器獲取的二維空時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)；接著，利用GAN判別器將教師網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生網(wǎng)絡(luò)輸出的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行特征變換，使學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)教師網(wǎng)絡(luò)的特征捕捉能力，并計(jì)算與教師網(wǎng)絡(luò)擬合后的新學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)LGAN；然后，教師網(wǎng)絡(luò)對(duì)傳感器采集的真實(shí)數(shù)據(jù)剔除離群值；最后，將損失函數(shù)LGAN與學(xué)生的損失函數(shù)LTOE加權(quán)相加，得到最終的損失函數(shù)L，實(shí)現(xiàn)知識(shí)蒸餾，并利用損失函數(shù)L將新學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的輸出與剔除離群值的真實(shí)數(shù)據(jù)做梯度下降，獲得最終的空時(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果。本發(fā)明大幅減少了空時(shí)預(yù)測(cè)模型的復(fù)雜度。