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申请/专利权人:南京理工大学
摘要:本发明公开了一种基于时序分解和Transformer模型的工业能耗预测方法,涉及工业能耗预测领域,具体包括以下步骤:S1:收集工业能耗数据集,进行预处理操作剔除缺失值和异常值;S2:通过时间时序分解模块,将预处理后的原始时序分解为季节性序列和趋势性序列;S3:将步骤S2得到的季节性序列和趋势性序列分别输入季节性预测分支和趋势性预测分支独立建模预测未来序列;S4:将季节性预测分支和趋势性预测分支的预测结果相加生成最终的预测结果。本发明一种基于时序分解和Transformer模型的工业能耗预测方法,通过时序分解和改进的Transformer模型,针对工业能耗时间特点高效提取时间特征信息,提高了工业能耗的长期预测准确度。
主权项:1.一种基于时序分解和Transformer模型的工业能耗预测方法,其特征在于,具体包括以下步骤:S1:收集工业能耗数据集,进行预处理操作剔除缺失值和异常值;S2:通过时间时序分解模块,将预处理后的原始时序分解为季节性序列和趋势性序列;S3:将步骤S2得到的季节性序列和趋势性序列分别输入季节性预测分支和趋势性预测分支独立建模预测未来序列;S4:将季节性预测分支和趋势性预测分支的预测结果相加生成最终的预测结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 南京理工大学 一种基于时序分解和Transformer模型的工业能耗预测方法
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