北京
分享至
金融界2024年11月6日消息，国家知识产权局信息显示，湖北华中电力科技开发有限责任公司申请一项名为“一种利用多目标时空图卷积神经网络GCN-BILSTM模型进行短期负载率实际预测的方法”的专利，公开号CN 118899830 A，申请日期为2024年7月。
专利摘要显示，一种利用多目标时空图卷积神经网络GCN‑BILSTM模型进行短期负载率实际预测的方法，包括：从数据中台和气象网站获得目标区域的负载数据和天气数据；对获得的负载数据和天气数据进行数据清洗；对数据清洗后的数据进行特征工程处理，包括：对原有的气温拆分成最高温、最低温，并对最高温、最低温分别进行增加预设数值的变换以使得最低温大于等于0 将目标区域下属乡镇的负载率、最高温、最低温进行0‑1标准化，得到若干维度数据；构建GCN‑BILSTM模型，将若干维度数据输入GCN‑BILSTM模型输出预测结果。本发明在预测过程中增加对空间节点之间的“联动性”，相较于Multi‑BILSTM算法mape误差更低。
本文源自：金融界
作者：情报员
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
