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发明

基于图卷积和长短时记忆网络的园区负荷时空预测方法

2023-08-06 07:25:40 发布于四川 5
  • 申请专利号：CN202310572859.9
  • 公开（公告）日：2023-08-04
  • 公开（公告）号：CN116542392A
  • 申请人：福州大学
摘要：本发明提供了基于图卷积和长短时记忆网络的园区负荷时空预测方法，包括步骤1：结合图卷积网络和长短时记忆网络，分别处理空间和时间特征；步骤2：构建加权邻接矩阵，并进行空间特征提取；步骤3：捕获负荷的时间特征；步骤4：通过特征工程或其他嵌入方法处理这些外部因素；步骤5：将空间特征、时间特征以及外部因素特征进行融合；步骤6：利用历史数据对整个模型进行训练，优化模型参数，采用损失函数来衡量预测误差；步骤7：对模型结构和参数进行优化以提高泛化能力；步骤8：应用训练好的模型对未来一段时间内的园区负荷进行预测，并通过对比预测结果与实际负荷进行模型评估；应用本技术方案可实现提高预测精度和实际应用效果。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116542392 A (43)申请公布日 2023.08.04 (21)申请号 202310588118.X G06Q 50/26 (2012.01) G06N 3/0442 (2023.01) (22)申请日 2023.05.24 G06N 3/08 (2023.01) (71)申请人 珠江水利委员会珠江水利科学研究 G06F 16/215 (2019.01) 院 G06F 16/2458 (2019.01) 地址 510000 广东省广州市天河区天寿路 G06F 16/29 (2019.01) 80号 (72)发明人 许伟　邹华志　胡晓张　林中源　 王斌　黄鹏飞　陈睿智　刘培　 罗德河　吴尧　杨留柱　张艳艳　 邓月运　易丽莎　黄凯桐　 (74)专利代理机构 广州颁码知识产权代理事务 所(普通合伙) 44977 专利代理师 高雁 (51)Int.Cl. G06Q

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