发明公开
- 专利标题： 一种基于时域卷积与循环神经网络的水电机组温度预测方法
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申请号： CN202110297309.1申请日： 2021-03-19
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公开(公告)号： CN112862219A公开(公告)日： 2021-05-28
- 发明人: 项基 , 李君妍 , 吴月超 , 郑波
- 申请人： 浙江大学
- 申请人地址： 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
- 专利权人： 浙江大学
- 当前专利权人： 浙江大学
- 当前专利权人地址： 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
- 代理机构： 杭州天勤知识产权代理有限公司
- 代理商 彭剑
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
本发明公开了一种基于时域卷积与循环神经网络的水电机组温度预测方法，包括以下步骤：对样本的数据进行预处理，并将数据集划分得到训练集和测试集，构建包含时域卷积层和最大池化层的时域卷积神经网络，将训练数据集输入该网络，首先通过引入滑动窗口机制及最大池化结构，对水电机组大规模的时序数据进行有效信息提取并缩减数据规模，然后利用RNN神经网络进行时序预测。利用本发明，提升了训练的速度和精度，提高了对大规模时序数据的预测准确度。
