

数据中心的负荷预测方法、装置、设备和存储介质.pdf
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数据中心的负荷预测方法、装置、设备和存储介质.pdf
本发明实施例提供一种数据中心的负荷预测方法、装置、设备和存储介质,该方法包括:获取多个历史时刻的目标数据;目标数据包括数据中心的负荷数据及多个类型的与负荷数据相关的特征数据;将待预测时刻之前多个历史时刻的数据中心负荷及多个类型的与负荷数据相关的特征数据输入到训练后的负荷预测模型,得到数据中心负荷预测结果;模型用于基于历史时刻的目标数据和预测出的未来时刻的特征数据,对未来时刻的数据中心的负荷进行预测。本发明实施例的方法通过探索出有价值的未来时刻的特征数据,并根据探索出的特征数据指导历史时刻的目标数据进行负荷
电力负荷预测方法、装置、设备与存储介质.pdf
本发明公开了一种电力负荷预测方法、装置、设备以及计算机可读存储介质,所述方法通过将预设时间段的非结构化数据输入卷积神经网络中后用Transformer编码器模型进行特征赋权,能够给予重要特征更多的权重,并采用引入attention机制的双向LSTM对结构化数据进行特征提取,能够从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息,最后采用特征向量拼接的方式将第一特征向量和第二特征向量拼接输入到全连接神经网络中来预测电力负荷,有效提高了电力负荷预测结果的准确性。
燃气负荷预测方法和装置、电子设备及存储介质.pdf
本申请实施例提供了一种燃气负荷预测方法和装置、电子设备及存储介质,属于人工智能技术领域。该方法包括:获取初始历史燃气负荷数据;对所述初始历史燃气负荷数据进行去噪处理,得到目标历史燃气负荷数据;对所述目标历史燃气负荷数据进行相空间重构处理,得到目标重构燃气负荷数据;通过预设的目标预测模型对所述目标重构燃气负荷数据进行燃气负荷预测,得到目标负荷预测数据。本申请实施例能够提高燃气负荷的准确性。
系统日前短期负荷预测方法、装置、设备和可读存储介质.pdf
本发明涉及一种系统日前短期负荷预测方法、装置、设备和可读存储介质,该方法包括:采集历史数据,并对历史数据进行预处理;利用预处理后的历史数据构建训练样本集;利用训练样本集对预先建立的XGBoost多目标回归模型进行训练,得到训练后的XGBoost多目标回归模型;生成预测样本特征;将预测样本特征输入至训练后的XGBoost多目标回归模型,得到预测的短期负荷。本申请提供的技术方案,不仅提高了模型训练、部署和预测的效率,还提高了短期负荷预测的精准度。
机器负荷预测方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
本申请提供一种机器负荷预测方法、装置、电子设备及可读存储介质,涉及计算机技术领域。该方法通过获取机器在目标预测时段对应的相似负荷序列以及目标预测时段之前的第四负荷序列,将其输入到机器学习模型,以提高模型预测精度。该相似负荷序列在时间上、数值上和分布趋势上,与待预测序列存在较大的相似性,能够体现负荷变化的规律性和周期性,将其作为模型的输入,模型能够自适应学习、提取出负荷变化的相似性规律,进而预测得到更准确的负荷序列。