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一种基于LSTM神经网络算法模型的能效趋势预测的方法

基本信息

申请号	CN202011148654.0	申请日	-
公开（公告）号	CN113033766A	公开（公告）日	2021-06-25
申请公布号	CN113033766A	申请公布日	2021-06-25
分类号	G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06Q10/04（2012.01）I	分类	计算；推算；计数;
发明人	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
代理机构	深圳市诺正鑫泽知识产权代理有限公司	代理人	林国友
地址	510000广东省广州市越秀区东风东路745号1802、1803房（仅限办公用途）
法律状态	-

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。