一种融合混合注意力机制的地铁能耗预测方法及系统

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一种融合混合注意力机制的地铁能耗预测方法及系统
申请号:CN202511058140
申请日期:2025-07-30
公开号:CN121009490A
公开日期:2025-11-25
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种融合混合注意力机制的地铁能耗预测方法及系统,属于机器学习与深度学习技术领域,方法为:基于多头自注意力机制构建自注意力模型,以基于自注意力模型、前馈神经网络和编码输入数据进行特征提取以获取编码输出序列;获取解码输入序列,以将解码输入序列输入解码器获取解码数据;基于选择性状态空间模型和解码数据获取解码输出序列;基于编码输出序列、解码输出序列和多头交叉自注意力机制获取当前目标序列;基于当前目标序列按照预设预测方法获取地铁能耗预测结果。本发明提供的一种融合混合注意力机制的地铁能耗预测方法及系统,实现了基于双阶段处理的多源异构特征的建模预测,有效地提升了地铁能耗预测精度。
技术关键词
地铁能耗预测方法 注意力机制 注意力模型 前馈神经网络 状态空间模型 时间序列预测模型 编码 预测系统 输入解码器 堆叠层 解码单元 数据 线性 深度学习技术 异构特征 分支
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