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窄带物联网设备电池可用性预测方法及装置.pdf

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本发明公开了一种窄带物联网设备电池可用性预测方法及装置,方法包括:构建输入特征数据;输入特征数据包括第一输入特征数据和第二输入特征数据;第一输入特征数据根据获取的窄带物联网设备的设备运行数据以及电池基本数据构建,第二输入特征由电池基本数据计算生成;根据输入特征数据以及训练得到的深度神经网络,得到对应的输出结果;根据输出结果确定电池的可用性,以通知是否更换电池。与浅层神经网络相比,本发明利用深度神经网络,通过对窄带物联网设备运行数据及电池基本数据等第一输入特征数据以及计算生成的第二输入特征数据进行学习,对电池的可用性进行预测,大大提升预测的精度和预测准确率,提升窄带物联网设备的在网率。