摘要
本申请公开了一种用于监测一体式太阳能路灯剩余寿命的预测方法,涉及数据处理与人工智能技术领域,该方法包括:S1.通过安装在太阳能路灯各部件上的传感器网络实时采集状态参数;S2.利用傅里叶级数提取光照参数的环境周期性分量,对环境周期性分量进行解耦归一化处理得到归一化参数;S3.使用离散拉普拉斯算子计算电池相关参数的局部曲率值,形成增强特征向量;S4.结合具备门控更新机制和动态膨胀因子的时域卷积网络,训练剩余寿命的预测模型;S5.基于剩余寿命的预测模型获取太阳能路灯剩余寿命,本申请有效提升了太阳能路灯剩余寿命的预测精度。
技术关键词
一体式太阳能路灯
时域卷积网络
寿命
周期性
参数
动态
指数
拉普拉斯
光照
样本
人工智能技术
符号
传感器
物理
电池
矩阵
误差
多任务
因子
系统为您推荐了相关专利信息
预测预警方法
异常信号
互联网关键词
预测模型训练方法
气象
数据补偿方法
电流传感器
非线性误差
补偿值
耦合误差
分类边界
分类器
暂态稳定评估
数据分布
生成噪声
多场耦合分析方法
围岩应力场
非线性动力学
非线性特征
物理性质参数