[發明專利]基于多尺度時間特征的LSTM負荷預測方法、介質及電子裝置在審
| 申請號： | 201911244260.2 | 申請日： | 2019-12-06 |
| 公開（公告）號： | CN111222689A | 公開（公告）日： | 2020-06-02 |
| 發明（設計）人： | 楊梅;王仕發;牛曉偉;謝輝 | 申請（專利權）人： | 重慶三峽學院 |
| 主分類號： | G06Q10/04 | 分類號： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都智弘知識產權代理有限公司 51275 | 代理人： | 丁亮;陳春 |
| 地址： | 404000 重*** | 國省代碼： | 重慶;50 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 尺度 時間 特征 lstm 負荷 預測 方法 介質 電子 裝置 | ||
1.基于多尺度時間特征的LSTM負荷預測方法，其特征在于，包括：
步驟1：將原始負荷序列歸一化；
步驟2：將歸一化后的原始負荷序列進行小波分解和重構，得到具有不同時間特性的負荷序列；
步驟3：將各具有不同時間特性的負荷序列進行重組，得到重組序列；
步驟4：通過行列式點過程從所述重組序列中提取具有較大相關性和多樣性的數據；
步驟5：將提取出的所述具有較大相關性和多樣性的數據作為輸入數據輸入訓練好的LSTM負荷預測模型進行負荷預測。
2.如權利要求1所述的基于多尺度時間特征的LSTM負荷預測方法，其特征在于，所述小波為dbN小波。
3.如權利要求2所述的基于多尺度時間特征的LSTM負荷預測方法，其特征在于，所述dbN小波的消失矩N為15。
4.如權利要求3所述的基于多尺度時間特征的LSTM負荷預測方法，其特征在于，所述步驟2具體為，將歸一化后的原始負荷序列進行4級小波分解和重構，得到5個具有不同時間特性的負荷序列。
5.如權利要求1所述的基于多尺度時間特征的LSTM負荷預測方法，其特征在于，所述LSTM負荷預測模型通過自適應矩估計優化算法進行訓練。
6.一種計算機存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時，實現如權利要求1至5中任一所述的LSTM負荷預測方法。
7.一種電子裝置，其特征在于，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器中運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時，實現如權利要求1至5中任一所述的LSTM負荷預測方法。
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G06Q 專門適用于行政、商業、金融、管理、監督或預測目的的數據處理系統或方法；其他類目不包含的專門適用于行政、商業、金融、管理、監督或預測目的的處理系統或方法
G06Q10-00 行政；管理
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G06Q10-04 .預測或優化，例如線性規劃、“旅行商問題”或“下料問題”
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G06Q10-08 .物流，例如倉儲、裝貨、配送或運輸；存貨或庫存管理，例如訂貨、采購或平衡訂單
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