[发明专利]基于卷积神经网络对家庭能量分解的预测方法在审
| 申请号： | 202010666433.6 | 申请日： | 2020-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN111582610A | 公开（公告）日： | 2020-08-25 |
| 发明（设计）人： | 郭子健;李晶晶;朱海;陈宗伟;胡国平;何平 | 申请（专利权）人： | 清华四川能源互联网研究院 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 杨勋 |
| 地址： | 610000 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明的实施例提供了一种基于卷积神经网络对家庭能量分解的预测方法，涉及家庭能量分解预测技术领域。该预测方法包括：构建面向负荷分解的卷积神经网络，卷积神经网络包括连接的特征提取层和高层；训练卷积神经网络，对于每一个神经元通过激活函数进行卷积与池化；多样本处理批量标准化；对于负荷分解的深度网络损失函数进行优化，并用损失函数来度量拟合的程度；通过Dropout技术防止机器学习模型的过拟合；进行序列到序列、序列到点的负荷分解预测；基于迁移学习进行负荷分解。该预测方法，解决了现有的深度神经网络配合简单的滑动窗口方法无法有效的预测单点元素的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 家庭 能量 分解 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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