一种基于分区预测和动态自动调节的城市需水预测方法、系统及介质

AITNT
正文
推荐专利
一种基于分区预测和动态自动调节的城市需水预测方法、系统及介质
申请号:CN202411508439
申请日期:2024-10-28
公开号:CN119026880B
公开日期:2025-03-11
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于分区预测和动态自动调节的城市需水预测方法、系统及介质,所述方法包括:首先获取城市居民的用水量,存储水数据;对月用水数据进行DPC聚类;其次采用VAE方法将不同变化趋势的数据进行特征提取,再进行Pearson相关性分析,然后将提取的关键影响因素用GAT‑DLinear模型对各区域月需水量预测,利用IZOA算法优化GAT‑DLinear模型,再根据NRMSE指标判断该类月预测精度是否大于10%,若是,则构建目标方程再次通过IZOA算法优化模型中需要调节的参数,将优化后的参数集再次输入预测模型,直至精度满足阈值要求,输出各分区最终需水预测结果。本发明具有自动化、自适应的优点。
技术关键词
节点 需水预测方法 居民 序列 Softmax函数 算法 超参数 空间特征信息 动态 K近邻 ESP8266芯片 分区 注意力机制 矩阵 单层 变量 解码输出数据 多项式
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种疲劳状态实时识别方法、设备、介质及产品
疲劳状态识别 时间序列特征 原始脑电信号 识别方法 神经网络模型
2
一种基于可解释深度学习算法的电池剩余寿命预测优化方法
深度学习算法 剩余寿命预测模型 数据 电池 老化特征
3
基于强化学习的智能决策支持方法
智能决策支持 策略 梯度算法 特征提取网络 长短期记忆网络
4
面向边缘云的多智能体服务封装通讯及资源优化方法
嵌入式计算机 资源优化方法 工业设备 资源优化算法 任务分配策略
5
基于卷积双向长短期记忆网络和注意力机制的电力负荷预测模型建立方法
电力负荷预测模型 短期电力负荷预测 数据 引入注意力机制 短期负荷预测
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号