[发明专利]基于人工智能的大型医疗设备能耗预测方法和终端设备有效
| 申请号： | 201711047489.8 | 申请日： | 2017-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN107844859B | 公开（公告）日： | 2020-08-07 |
| 发明（设计）人： | 孙天;赵娜;张芬;匡付华;肖珊 | 申请（专利权）人： | 深圳达实智能股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/04;G16H40/20 |
| 代理公司： | 深圳市瑞方达知识产权事务所(普通合伙) 44314 | 代理人： | 冯小梅;郭方伟 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市南山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于人工智能的大型医疗设备能耗预测方法和终端设备，包括以下步骤：S11：获取大型医疗设备的运行时间和医院的工作时间，并确定所述大型医疗设备开启的台数；S12：基于所述大型医疗设备的运行时间、医院的工作时间以及所述大型医疗设备开启的台数，计算所述大型医疗设备的第一负荷率；S13：根据所述第一负荷率，采用BP神经网络算法进行训练，以预测所述大型医疗设备的第二负荷率。本发明通过利用人工智能技术对大型医疗设备的能耗负荷率进行预测，根据预测值控制设备的开关机，减少设备待机时间，节约能源。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工智能 大型 医疗 设备 能耗 预测 方法 终端设备 | ||
【主权项】：
一种基于人工智能的大型医疗设备能耗预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S11：获取大型医疗设备的运行时间和医院的工作时间，并确定所述大型医疗设备开启的台数；S12：基于所述大型医疗设备的运行时间、医院的工作时间以及所述大型医疗设备开启的台数，计算所述大型医疗设备的第一负荷率；S13：根据所述第一负荷率，采用BP神经网络算法进行训练，以预测所述大型医疗设备的第二负荷率。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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