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一种基于循环神经网络的多类别能耗预测方法

基本信息

申请号 CN201810672863.1 申请日 -
公开（公告）号 CN109102103A 公开（公告）日 2018-12-28
申请公布号 CN109102103A 申请公布日 2018-12-28
分类号 G06Q10/04（2012.01）I; G06N3/02（2006.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 卢暾; 顾宁; 曹浩哲; 杨宝明; 戴文祺; 邹超君 申请（专利权）人 鲁班软件股份有限公司
代理机构 上海申新律师事务所 代理人 上海鲁班软件股份有限公司; 复旦大学
地址 200433 上海市杨浦区淞沪路433号301室
法律状态 -

摘要

摘要 本发明公开一种基于循环神经网络的多类别能耗预测方法，预先训练形成一循环神经网络模型，包括：步骤S1、于循环神经网络模型的基础上加载原始能耗数据，并从原始能耗数据中判断出缺失值与异常值，并对缺失值与异常值进行检测与处理；步骤S2、以原始能耗数据为基础，从原始能耗数据中提取时序特征数据并建立循环神经网络模型的特征集合，对特征集合进行归一化处理；步骤S3、对归一化处理之后的特征集合进行分批训练，结合非时序特征数据建立多类别输出神经网络，对多类别输出神经网络输出的多类别能耗数据进行预测。有益效果：利用原始能耗数据的时序特征数据，并结合非时序特征数据建立多类别输出神经网络，以进行预测。