摘要
本发明公开了一种工业用水量智能核算方法,本发明涉及工业用水量监控与智能核算技术领域,包括如下步骤:步骤一:接收并解析用水核算需求,同时从历史数据仓库和实时数据采集系统中分别获取历史数据及实时数据,分别进行预处理,生成预处理数据集合。该工业用水量智能核算方法,通过采用多层次数据融合、改进型深度学习网络、数据滑动窗口在线学习、反馈闭环控制以及分层增量更新策略,实现了工业用水量核算中对时变因素的实时自适应调整,显著提升了对非线性用水行为的预测准确性和系统响应速度,从而有效克服了现有技术中核算模型静态离线训练的不足。
技术关键词
核算方法
在线增量学习
实时数据采集系统
预测误差
增量更新
滑动窗口
工业
多层次数据融合算法
模糊隶属度
动态
深度学习网络
模型库
校正
智能核算技术
机制
闭环控制
模块
系统为您推荐了相关专利信息
支持向量回归模型
导频信号
接收端
解调方法
训练样本集
嵌入式系统
腐蚀速率预测
深度学习模型
接收系统
状态预测系统
锅炉燃烧系统
建模方法
更新模型参数
注意力机制
预测误差
模型更新方法
增量更新
文本
更新模型参数
访问控制权限
样本
钻井工程参数
识别方法
智能识别模块
识别模型训练