模型构建方法及装置、建筑负荷预测方法及装置.pdf
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模型构建方法及装置、建筑负荷预测方法及装置.pdf
建筑负荷预测模型的构建方法及装置、建筑物负荷预测方法、计算机设备及存储介质,涉及建筑负荷预测技术领域。解决了源域建筑匹配不准确、匹配结果单一,数据维度、完整度不足等问题。所述建筑负荷预测模型的构建方法包括:建立与目标建筑相同的离线建筑仿真模型,并收集离线建筑仿真模型的仿真数据集,将仿真数据集输出,根据边缘端与云端数据的相似性,获取用于预训练负荷预测模型的源域数据;建立基于迁移学习的在线负荷预测模型,根据“云?边”协同原理,实现建筑负荷预测模型的构建。本发明适用于新建建筑的建筑负荷预测领域。
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故障预测模型构建方法、装置及故障预警方法、装置.pdf
故障预测模型构建方法、装置及故障预警方法、装置,涉及故障检测技术领域。本发明是为了解决现有基于决策树预测方法所搭建的充电桩故障预测模型容易出现过拟合问题,训练数据与测试数据预测效果相差较大,样本数据较多时,预测效果受到干扰的问题。本发明构建的二叉决策树模型是调优ID3算法和CART算法,保留了原ID3算法的纯度度量准则,还有将多叉树改为了二叉树,并引入剪枝,简化运算过程,提高运行效率,使得ID3和CART算法拥有相同的结构,能够处理大量的数据。通过粒子群对决策树参数以及剪枝的寻优,防止整棵树的分支过多,避
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基于分步关联权重的预测模型构建方法、预测方法及装置.pdf
一种基于分步关联权重的预测模型构建方法、预测方法及装置,该方法包括:获取目标样本数据以及若干关联样本数据;对于每一关联样本数据,构建关联样本数据所对应的初始预测模型,生成关联样本数据对应的第一预测模型;对于每一第一预测模型,在第一预测模型后增设一个子网络,生成第二预测模型,对第二预测模型进行训练,生成第三预测模型;其中,在训练时保持第一预测模型的网络参数不变,对所增设的子网络的网络参数进行调整;将各第三预测模型以一全连接网络进行连接,生成第四预测模型,将目标样本数据以及所有关联样本数据作为输入,以目标样本