[发明专利]一种基于改进时空残差卷积神经网络的智慧路灯能耗预测方法

摘要

本发明公开了一种基于改进时空残差卷积神经网络的智慧路灯能耗预测方法，包括以下步骤：采集智慧路灯的能耗数据，进行数据预处理，降低数据冗余和复杂性；根据智慧路灯所在经纬度将其以欧几里得结构形式映射到城市路网中，形成能耗栅格数据；采用MAX‑MIN方法对能耗栅格数据进行标准化处理，并将其按固定比例划分为训练集和测试集；构建改进时空残差卷积神经网络，利用训练集来训练改进时空残差卷积神经网络，用测试集测试模型的预测效果，并将模型用来预测下一时刻的能耗栅格数据。本发明与仅考虑能耗时间特征的传统能耗预测模型不同，在模型构建中同时考虑能耗的空间特征，提高了对智慧路灯能耗时空特征的提取，从而提高了智慧路灯能耗预测的精度。