[发明专利]一种基于LSTM神经网络算法模型的能效趋势预测的方法在审
| 申请号： | 202011148654.0 | 申请日： | 2020-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN113033766A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 郑刚强;周森琳;黄勃国 | 申请（专利权）人： | 广州博纳信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 深圳市诺正鑫泽知识产权代理有限公司 44689 | 代理人： | 林国友 |
| 地址： | 510000 广东省广州市越秀区东风*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LSTM神经网络算法模型的能效趋势预测的方法，包括LSTM模型和其内部系统建立通信连接的时间序列模块，具体步骤为：S01预测时，可先将实际产生的能效数据输入至时间序列模块中；S02由时序数据模块将时序数据进行存取，同时由DB模块对数据进行预处理；S03将获得的时序数据和预处理数据输入至LSTM模型中；S04通过数据传输模块将基准数据和换算标准输入至LSTM模型中；S05最后由LSTM模型计算出能效趋势数据，输出能效趋势预测结果，本发明通过设置LSTM模型对获得的数据进行计算，摒弃了传统的RNN模型，避免了出现回传的残差会指数下降，网络权重更新缓慢等现象，同时降低复杂背景的干扰，大大提高了能效趋势预测的效率和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstm 神经网络 算法 模型 能效 趋势 预测 方法 | ||
【主权项】：
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