[发明专利]基于深度学习的智慧小区用电量实时预测方法及装置有效
| 申请号： | 201710135997.5 | 申请日： | 2017-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN106934497B | 公开（公告）日： | 2021-04-16 |
| 发明（设计）人： | 张卫山;张春峰;孙浩云;徐亮 | 申请（专利权）人： | 青岛卓迅电子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N20/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 266109 山东省青岛市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的智慧小区用电量实时预测方法及装置，方法包括以下步骤：（1）获取待预测小区的历史用电量数据；（2）在分布式实时处理框架Storm上构建包括（1）的用电量数据库；（3）利用（2）中的用电量数据库对卷积神经网络进行训练，得到卷积神经网络模型；（4）将待预测小区当前一定时间段的用电量数据输入（3）中的卷积神经网络模型，得到预测用电量结果，本发明的有益效果是通过人工神经网络提取小区用电量数据库的最优权重，有效地提高了检测的准确率；并在Storm的基础上，实行并行小区用电量预测，达到实时预测的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 智慧 小区 用电量 实时 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的智慧小区用电量实时预测方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）获取待预测小区的历史用电量数据；（2）在分布式实时处理框架Storm上构建包括（1）的用电量数据库；（3）利用（2）中的用电量数据库对卷积神经网络进行训练，得到卷积神经网络模型；（4）将待预测小区当前一定时间段的用电量数据输入（3）中的卷积神经网络模型，得到预测用电量结果。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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