[发明专利]一种基于GAF特征融合的用水量序列预测模型的方法

摘要

本发明提供一种基于GAF特征融合的用水量序列预测模型的方法，属于信息处理技术领域，包括步骤：打开含有n个数据记录的大数据文件集文件，以便从中读取相应的数据记录，将n条数据划分为训练集a和测试集b，输入GAF所需要的生成的图的大小size，如果size是小数，则范围为0size＝1.0，如果是整数，则范围为1size＝a，输入GAF所计算的方式method，取值为Summation或者Difference；将训练集a输入到LSTM，将训练集a经过GAF生成的图输入到CNN中；将两者的输出进行concat特征融合；最后经过多层MLP层输出，获得预测结果；重复上述步骤进行多次训练，获得较为精确的预测模型；对测试集b进行预测。该方法简单易行，应用前景广阔。