摘要
一种基于人工智能的酒店能耗预测方法,属于数据处理领域,包括数据处理模块、特征处理模块和决策模块;所述数据处理模块的输出信息用于特征处理模块的输入参数;所述数据处理模块从样本的角度进行数据的采集、数据的扩充;所述特征处理模块从特征向量的角度进行特征的提取、特征的压缩性降维;所述决策模块利用特征处理模块输出的特征进行任务的决策,实现对酒店能耗进行预测。本发明生成数据在统计特性上更接近真实数据,显著增强模型的适应性和泛化能力;避免网络训练过程中的梯度问题,优化网络性能;增强降维模型的鲁棒性,提升数据表示的准确性和压缩性能;增强分类精度和对输入数据分布变化的响应速度。
技术关键词
高阶神经网络
能耗预测方法
鲸鱼优化算法
数据处理模块
编码器
神经网络参数
特征提取模型
生成对抗网络
解码器
样本
神经网络算法
自动化传输系统
数据分布
决策
神经网络输出层
梯度下降法
网络拓扑动态
系统为您推荐了相关专利信息
自动编码器
声学超结构
训练集数据
曲线
结构设计装置
编码特征
情感语音转换方法
声码器
样本
卷积特征
气氛
非线性降维算法
辊道窑炉
编码器
注意力模型