[发明专利]基于深度学习神经网络的城市天级需水量在线预测方法在审
| 申请号： | 202010482458.0 | 申请日： | 2020-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN111626518A | 公开（公告）日： | 2020-09-04 |
| 发明（设计）人： | 王景成;胡飘;童俊;朱慧峰;戴雷杰;车琳;李肖城;蓝杨;龙雨昊 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学;上海市供水调度监测中心 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06F16/215;G06F16/2458;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 | 代理人： | 郑立 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习神经网络的城市天级需水量在线预测方法，包括：获取城市天级用水量原始时间序列数据；对异常数据进行预处理；对预处理之后的时间序列数据进行相关性分析；采用CNN‑Bi‑LSTM‑Self‑Attention方法，建立所述城市天级需水量预测模型；对节假日、异常气候建立基于统计专家库模型的纠偏机制；采用所述城市天级需水量在线预测方法进行实时预测；计算预测误差，如果所述预测误差没有到达所设定的预测误差的要求，对所述城市天级需水量预测模型进行改进。将CNN和Bi‑LSTM神经网络以及自注意力和纠偏机制进行结合，使得预测模型得到了较大的改善，提高了预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 神经网络 城市 需水量 在线 预测 方法 | ||
【主权项】：
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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
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