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申请/专利权人：昆明理工大学;西南交通大学
摘要：本发明公开了一种基于TCN‑TRANS‑ATTENION‑GRU的太阳辐照度预测方法，属于深度学习预测领域。本发明包括步骤：获得历史太阳辐照度数据以及其他气象数据，并对时序数据进行数据预处理；构建双通道特征提取网络，将预处理好的特征数据分别送入不同的特征提取网络，该方法通过不同的特征提取网络对特征数据进行提取，然后进行叠加，使特征数据可以被提取到更深层次的特征；构建通道注意力网络，分配不同权重，突出重要特征；构建GRU网络，提取多序列时序数据的时间相关性；构建特征输出网络，将从GRU网络获取到的特征向量输入到全连接层通过激活函数得到最后的太阳辐照度预测结果。
主权项：1.一种基于TCN-TRANS-ATTENION-GRU的太阳辐照度预测方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下：Step1：获得历史太阳辐照度数据和气象数据，并对数据进行预处理；Step2：将气象数据和太阳辐照度进行相关性分析，选择强相关性的气象数据作为输入特征，制作训练数据集和测试数据集；Step3：构建双通道特征提取网络，将预处理好的特征数据分别送入不同通道的特征提取网络，该方法通过不同的特征提取网络对特征数据进行提取；Step4：进行特征融合，将来自不同特征提取网络的特征进行融合，从而获得更深层次的特征；Step5：构建通道注意力机制模块，赋予高相关性特征较高权重；Step6：构建GRU网络，提取多序列时序数据的时间相关性；Step7：构建特征输出网络，将从GRU网络获取到的特征向量输入到全连接层通过激活函数得到最后的太阳辐照度预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 西南交通大学 一种基于TCN-TRANS-ATTENION-GRU的太阳辐照度预测方法
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