[发明专利]深度残差LSTM网络及热误差预测模型的建模方法和迁移学习方法在审
| 申请号： | 202110850022.7 | 申请日： | 2021-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN113569356A | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 马驰;刘佳兰;桂洪泉;王时龙 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/08 |
| 代理公司： | 重庆航图知识产权代理事务所(普通合伙) 50247 | 代理人： | 胡小龙 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种深度残差LSTM网络，其特征在于：包括依次设置的：输入层；卷积层；池化层；重塑层；LSTM层；Dense层；输出层；所述LSTM层与密集层之间设有n个预激活残差块，且n≥1；所述预激活残差块包括依次设置的第一BN层、第一权重层、第一卷积层、第二BN层、第二权重层和第二卷积层；所述第一BN层和第二BN层用于解决网络无法收敛的问题；所述第一权重层和第二权重层用于提取特征；所述第一BN层与第一权重层之间以及第二BN层与第二权重层之间分别具有用于减少参数之间的相互依赖的激活函数。本发明还公开了一种热误差预测模型的建模方法及迁移学习方法。本发明能够避免网络深度增加导致的预测精度饱和问题，能够有效提高预测精度和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 lstm 网络 误差 预测 模型 建模 方法 迁移 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于重庆大学，未经重庆大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110850022.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
