[发明专利]基于迁移学习的挤压机能耗异常预测方法在审
| 申请号： | 201610545571.2 | 申请日： | 2016-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN106199174A | 公开（公告）日： | 2016-12-07 |
| 发明（设计）人： | 郑振兴;梁鹏;肖思源;蓝钊泽 | 申请（专利权）人： | 广东技术师范学院 |
| 主分类号： | G01R22/00 | 分类号： | G01R22/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510665 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于迁移学习的挤压机能耗异常预测方法，所述方法包括以下步骤：S1，利用某用能设备上的已有大量能源监测数据，构建一个基于时间序列的能耗预测深度神经网络。S2，用目标挤压机已有的一些能源监测数据，让能耗预测网络进行迁移学习，以适应挤压机上的能耗变化趋势；S3，对挤压机能耗的预测值进行基于置信度区间的异常检测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 挤压 机能 异常 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于迁移学习的挤压机能耗异常预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，利用某用能设备上的已有大量能耗监测数据，构建一个基于时间序列的能耗预测深度神经网络。S2，用目标挤压机已有的一些能源监测数据，让能耗预测网络进行迁移学习，以适应挤压机上的能耗变化趋势；S3，对挤压机能耗的预测值进行基于置信度区间的异常检测。
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