基于知识蒸馏的制冷量预测方法及装置

本申请涉及制冷量预测技术领域，提供了一种基于知识蒸馏的制冷量预测方法及装置。该方法包括：利用多头自注意力网络、前馈神经网络和全连接层构建特征提取网络，利用全连接层和Transformer模块构建特征处理网络，利用特征提取网络和特征处理网络构建教师模型和学生模型；获取第一场所的第一历史数据和第二场所的第二历史数据；利用第一历史数据对教师模型进行制冷量预测训练；利用第二历史数据对学生模型进行制冷量预测训练，并在对学生模型进行制冷量预测训练的过程中，利用教师模型约束学生模型；利用学生模型预测第二场所在每天不同时间所需的制冷量。