一种基于长短期记忆网络的核电厂净利润预测系统和方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于长短期记忆网络的核电厂净利润预测系统和方法
申请号:CN202511460537
申请日期:2025-10-14
公开号:CN120931318A
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本发明属于人工智能中的深度学习技术领域,具体涉及一种基于长短期记忆网络的核电厂净利润预测系统和方法。数据获取模块:从核电厂的生产计划领域,大修领域,财务领域获取对应的影响净利润的数据;数据合并模块:从数据预处理模块中获得了经过预处理的数据之后,将各类数据对应的每天的数据按照日期顺序一列一列的进行合并,得到一个向量数据,作为输入数据传入到数据预测模块;结果汇总模块:将净利润金额进行累加求和,得到预测的未来一年的全年总体的净利润结果,之后将结果的单位由元转换为亿元,得到最终对外展示的净利润预测值。本发明节省了数据汇总的人工成本,拓宽了数据来源领域,同时实现了对未来情况测算的功能。
技术关键词
长短期记忆网络 预测系统 机组 厂用电 数据获取模块 日期 滑动窗口 计划 财务 管理信息系统 网络结构 规划 深度学习技术 深度学习算法 功率 收入 序列
系统为您推荐了相关专利信息
1
高海拔分布式变速抽水蓄能系统多模式控制方法及系统
变速抽水蓄能机组 抽水蓄能系统 多模式协同 高海拔 发电电动机
2
干式套管气体绝缘中金属颗粒破坏力评估方法及相关设备
干式套管 微粒 绝缘 气体 粒子运动模型
3
一种基于EEG的癫痫自动检测方法及系统
自动检测方法 癫痫 多层次特征融合 长短期记忆网络 信号预处理模块
4
低等级告警管理方法及装置
时间序列预测模型 告警管理方法 通知 告警设备 样本
5
风险等级预测模型的训练方法和金融产品的推荐方法
金融 客户 风险 推荐方法 个性化注意力网络
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号