摘要
本发明属于集中供热领域,涉及数据分析技术,用于解决传统方法对热力站二次侧供水温度影响因素的空间特征学习能力较差的问题,具体是一种集中供热系统热力站二次侧供温时序模型建立方法,包括以下步骤:获取影响供热系统热力站二次侧供水温度的历史二次侧供温特征、气象特征和日期特征;计算气象数据与热力站二次侧供水温度的相关性;本发明通过确定与热力站二次侧供水温度强相关的气象特征,结合历史二次侧供温特征和日期特征构建热力站二次侧供温时间序列数据集;能够考虑热力站二次侧供温受气象、节假日因素影响,选择合适的特征可以增加后续热力站二次侧供温时序模型的预测精度,又能降低模型的时间复杂度和空间复杂度。
技术关键词
集中供热系统
模型建立方法
卷积模块
时序卷积神经网络
神经网络模型
气象
门控循环单元网络
状态信息量
序列
模式
节点
日期
关系
相关性分析方法
数据
光照
引入注意力机制
时序预测模型
系统为您推荐了相关专利信息
减载优化方法
神经网络模型
仿真环境
有功功率
预训练模型
洪水预报方法
深度学习模型
时序
模型预测值
卷积神经网络模型
农作物品质
游离氨基酸含量
支持向量机回归模型
预测系统
指标检测技术
SLAM算法
无人机集群
异构传感器
深度卷积神经网络模型
动态障碍物
异常识别方法
输出特征
人脸
RGB特征
融合空间信息