基于Informer的工业设备能耗预测方法

本申请涉及工业设备能耗预测的技术领域，具体涉及一种基于Informer的工业设备能耗预测方法，包括：采集工业设备的历史数据，并对采集的数据进行预处理，建立初始数据集；对初始数据集的数据进行编码后划分为训练集、验证集；利用Informer算法进行建模，得到初始能耗预测模型；设定学习率之后，使用训练集数据对初始能耗预测模型进行训练，同步监测验证集的预测误差，当预测误差在预设误差范围内时，停止训练，生成能耗预测模型；将实时采集的数据进行预处理后，输入到能耗预测模型中，预测得到工业设备在预设时间段内的能耗。本申请具有提高工业设备能耗预测的准确性和稳定性，更好地适应长序列数据的效果。