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申请/专利权人：苏州元脑智能科技有限公司
摘要：本发明涉及计算机技术领域，公开了数据预测模型构建、风扇转速调整方法、装置及BMC，该方法包括：获取预设时间段内的时间序列样本数据集合，以及与每一条时间序列样本数据对应的标签数据；将时间序列样本数据输入至数据预测模型进行迭代训练，获取预测结果；其中，数据预测模型包括卷积神经网络子模型、长短时记忆神经网络子模型及全连接层，卷积神经网络子模型包括多个卷积单元，每个卷积单元包括至少一个卷积层，当卷积单元包括多个卷积层时，每两个卷积层之间连接池化卷积层；当根据预测结果和标签数据确定数据预测模型满足停止迭代训练条件时停止训练，确定最优数据预测模型。通过上述模型可以预测未来数据的变化和趋势，采取有效措施。
主权项：1.一种数据预测模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设时间段内的时间序列样本数据集合，其中，所述时间序列样本数据集合中包括多个时间序列样本数据子集合，每个所述时间序列样本数据子集合包括多条时间序列样本数据，每一条所述时间序列样本数据均为在单位时间采集的样本数据；获取与每一条所述时间序列样本数据对应的标签数据，其中，所述标签数据为每一条所述时间序列样本数据对应的下一个单位时间采集的样本数据；将所述时间序列样本数据依次输入至预购建的数据预测模型进行迭代训练，并获取与每次训练对应的预测结果；其中，所述数据预测模型包括卷积神经网络子模型、长短时记忆神经网络子模型，以及全连接层，所述卷积神经网络子模型包括多个卷积单元，每个卷积单元包括至少一个卷积层，当所述卷积单元包括多个卷积层时，每两个卷积层之间连接一个池化卷积层；当根据所述预测结果和所述标签数据确定所述数据预测模型满足停止迭代训练条件时，停止训练，并确定最终获取的数据预测模型为最优数据预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州元脑智能科技有限公司 数据预测模型构建、风扇转速调整方法、装置及BMC
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