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摘要：本发明提供了一种基于多维度联合学习预测的水务系统能耗优化方法，涉及能源管控领域，该方法包括以下步骤：对水务供水系统进行用水量分析，获取并筛选影响水务供水系统用水量的指标数据，得到标准数据集；基于门控循环单元神经网络和注意力机制，根据标准数据集，构建并优化水厂天级需水量预测模型；根据优化后的水厂天级需水量预测模型预测水厂需水量；根据需水量预测结果，分配水厂水泵的生产任务。本发明采用门控循环单元神经网络，引入注意力机制对门控循环单元神经网络因时序数据过长而丢失重要信息的情况进行改进，将多维度训练数据输入到改进后的门控循环单元神经网络中，进行实时水厂需水量预测。
主权项：1.一种基于多维度联合学习预测的水务系统能耗优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、对水务供水系统进行用水量分析，获取并筛选影响水务供水系统用水量的指标数据，得到标准数据集；S2、基于门控循环单元神经网络和注意力机制，根据所述标准数据集，构建并优化水厂天级需水量预测模型；S3、根据优化后的水厂天级需水量预测模型预测水厂需水量；根据所述需水量预测结果，分配水厂水泵的生产任务。
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百度查询： 南京工业大学 一种基于多维度联合学习预测的水务系统能耗优化方法
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