摘要
本发明涉及一种基于CNN的船舶太阳能输出预测方法和装置,方法包括以下步骤:采集船舶太阳能发电系统的电力输出数据和与电力输出数据对应的历史气象数据,对电力输出数据和历史气象数据进行处理,得到干净数据;对干净数据进行归一化处理后,划分得到训练样本集和测试样本集;设计神经网络架构并搭建混合预测模型;根据训练样本集训练混合预测模型,通过测试样本集验证混合预测模型,使用通过验证的混合预测模型,通过当前的气象数据预测电力输出数据。与现有技术相比,本发明具有准确性高、模型小等优点。
技术关键词
船舶太阳能
混合预测模型
历史气象数据
Flume系统
神经网络架构
训练样本集
特征提取模块
电力
积层
注意力机制
数据中心
更新模型参数
随机梯度下降
优化器
超参数
日志系统
子站
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风险评估方法
集成学习模型
电力交易平台
混合预测模型
融合多源数据
市政管道
热成像相机
快速检测方法
记录地理位置信息
巡检车
强化学习策略
交叉注意力机制
神经网络架构
上采样
高压输电线路监测
溃疡创面
标准化电子病历
痛风
多任务深度学习网络
医疗信息系统