[发明专利]基于充分增量学习的能耗预测方法有效
申请号: | 202010723405.3 | 申请日: | 2020-07-24 |
公开(公告)号: | CN111832839B | 公开(公告)日: | 2021-04-30 |
发明(设计)人: | 刘晶;于兵;董瑶;赵佳;金玉蓉 | 申请(专利权)人: | 河北工业大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/26;G06N3/08;G06N20/10 |
代理公司: | 石家庄知住优创知识产权代理事务所(普通合伙) 13131 | 代理人: | 林艳艳 |
地址: | 300401 *** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于充分增量学习的能耗预测方法,包含以下内容:对能耗数据的多维参数进行整理,提取不同轮毂的型号并用于加权核主成分分析法对样本进行有效特征提取;然后对数据分组后通过在每一轮增量学习的过程中计算并判断相似度值,按照相似度值的不同程度进行多轮增量学习,同时不断动态调整判断阈值、数据样本及权重值;最后使用误差反向传播神经网络进行能耗预测,并使用均方根误差RMSE值对预测结果进行评价。本发明验证了预测方法的有效性,最终得到的RMSE值低至0.000112,相对于其他对比方法效果最优。 | ||
搜索关键词: | 基于 充分 增量 学习 能耗 预测 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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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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