Invention Publication
- Patent Title: 基于LSTNet的重点控排企业“碳耗-能耗-产出”预测方法
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Application No.: CN202210883962.0Application Date: 2022-07-26
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Publication No.: CN115081342APublication Date: 2022-09-20
- Inventor: 李宾宾 , 秦琪 , 陈艺 , 汪玉 , 赵龙 , 包佳佳 , 杨瑞雪 , 王鑫 , 金雨楠 , 范明豪 , 马亚彬 , 翟玥 , 陈庆涛 , 黄杰 , 刘鑫 , 孙伟 , 李帷韬 , 李奇越 , 罗欢
- Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 合肥工业大学
- Applicant Address: 安徽省合肥市经济技术开发区紫云路299号;
- Assignee: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院,合肥工业大学
- Current Assignee: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院,合肥工业大学
- Current Assignee Address: 安徽省合肥市经济技术开发区紫云路299号;
- Agency: 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司
- Agent 陆丽莉; 何梅生
- Main IPC: G06F30/27
- IPC: G06F30/27 ; G06F119/02
Abstract:
本发明公开了一种基于LSTNet的重点控排企业“碳耗‑能耗‑产出”预测方法，包括：1、对采集到的“碳耗‑能耗‑产出”数据进行预处理并划分数据集；2、设计基于长期和短期时间序列的深度神经网络结构3、基于长期和短期时间序列的深度神经网络结构得到测试集样本的预测结果。本发明通过基于LSTNet深度神经网络来提供时间序列的细粒度分析，可以动态的捕获数据在时域和频域上的特征，以提高动态预测精度，满足了准确化快速化的实际需求。
Public/Granted literature
- CN115081342B 基于LSTNet的重点控排企业“碳耗-能耗-产出”预测方法 Public/Granted day:2024-10-11
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