一种基于数字孪生系统的数据中台预测方法

本发明公开一种基于数字孪生系统的数据中台预测方法，将待预测数据输入XGBoost‑LSTM混合模型，获得待预测数据的静态特征和动态特征拼接后输入卷积神经网络的全连接层，获得预测结果；训练完成XGBoost‑LSTM混合模型包括：构建的XGBoost‑LSTM混合模型包括XGBoost分支和LSTM模型分支，将结构化数据输入XGBoost分支获得静态特征；将原始数据和时序数据输入LSTM模型分支获得动态特征；将静态特征和动态特征拼接后作为卷积神经网络中的全连接层的输入，将预测数据作为卷积神经网络中的全连接层的输出，获得训练完成的XGBoost‑LSTM混合模型。