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申请/专利权人：国家电网有限公司信息通信分公司;北京航空航天大学
摘要：本申请公开了一种多前馈预测模型的优化方法、装置、设备及存储介质。在执行本申请实施例提供的方法时，首先可以获取目标电力设备的测试数据集，并基于测试数据集通过预先构建的初步多前馈预测模型获得目标电力设备的预测数据集。计算预测数据集与测试样本的运行指标标签之间的预测误差，并利用时变损失函数计算预测数据集与测试样本的运行指标标签之间的损失函数值，从而基于损失函数值和预测误差对初步多前馈预测模型进行优化。本申请通过时变损失函数来允许模型在优化过程中根据时间序列数据的动态变化调整其学习重点。这种能力使得模型能够更好地适应电力设备运行指标的变化模式和趋势，从而提高预测的准确性。
主权项：1.一种多前馈预测模型的优化方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标电力设备的测试数据集；所述测试数据集包括多个具有运行指标标签的测试样本；一个所述测试样本中包括所述目标电力设备在同一时间点的多个历史运行指标；所述测试样本的运行指标标签为所述测试样本对应的实际运行指标；基于所述测试数据集，通过预先构建的初步多前馈预测模型获得所述目标电力设备的预测数据集；所述测试数据集和所述预测数据集均为时间序列；所述预测数据集的时间长度小于或等于所述测试运行指标的时间长度；计算所述预测数据集与所述测试样本的运行指标标签之间的误差，得到预测误差；利用时变损失函数计算所述预测数据集与所述测试样本的运行指标标签之间的损失函数值；基于所述损失函数值和所述预测误差对所述初步多前馈预测模型进行优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国家电网有限公司信息通信分公司 北京航空航天大学 一种多前馈预测模型的优化方法、装置、设备及存储介质
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