- 专利标题： 基于LSTNet的重点控排企业“碳耗-能耗-产出”预测方法
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申请号： CN202210883962.0申请日： 2022-07-26
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公开(公告)号： CN115081342A公开(公告)日： 2022-09-20
- 发明人: 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
- 申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 合肥工业大学
- 申请人地址： 安徽省合肥市经济技术开发区紫云路299号;
- 专利权人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院,合肥工业大学
- 当前专利权人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院,合肥工业大学
- 当前专利权人地址： 安徽省合肥市经济技术开发区紫云路299号;
- 代理机构： 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司
- 代理商 陆丽莉; 何梅生
- 主分类号： G06F30/27
- IPC分类号： G06F30/27 ; G06F119/02
摘要：
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。
公开/授权文献
- CN115081342B 基于LSTNet的重点控排企业“碳耗-能耗-产出”预测方法 公开/授权日：2024-10-11
