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公开(公告)号:CN114649079A
公开(公告)日:2022-06-21
申请号:CN202210305564.0
申请日:2022-03-25
Applicant: 南京信息工程大学无锡研究院
Abstract: 本发明公开了一种面向GCN和双向GRU的编解码器的预测方法,其网络框架主要由数据清洗模块,特征提取模块和数据预测模块组成,数据清洗模块主要由数据输入模块和卡尔曼滤波模块构成,数据输入模块将输入的数据集划分为三类:前1/2作为训练集数据,后1/4作为测试集数据,剩余的1/4作为验证集数据。再将划分好的数据集输入卡尔曼滤波模块中进行数据清洗,筛除错误的数据,填补遗漏的数据,平滑数据曲线,从而达到提高预测精度的目的。接着用GCN编码器和双向GRU解码器对输入的数据进行特征提取,之后将得到数据的特征信息放入定义好的预测模型进行预测。本发明解决了对于中短期时间序列预测结果精度较低,效果较差的问题。
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公开(公告)号:CN114649079B
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202210305564.0
申请日:2022-03-25
Applicant: 南京信息工程大学无锡研究院
IPC: G16H20/30 , G16H50/20 , H03H17/02 , G06F18/241 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向GCN和双向GRU的编解码器的预测方法,其网络框架主要由数据清洗模块,特征提取模块和数据预测模块组成,数据清洗模块主要由数据输入模块和卡尔曼滤波模块构成,数据输入模块将输入的数据集划分为三类:前1/2作为训练集数据,后1/4作为测试集数据,剩余的1/4作为验证集数据。再将划分好的数据集输入卡尔曼滤波模块中进行数据清洗,筛除错误的数据,填补遗漏的数据,平滑数据曲线,从而达到提高预测精度的目的。接着用GCN编码器和双向GRU解码器对输入的数据进行特征提取,之后将得到数据的特征信息放入定义好的预测模型进行预测。本发明解决了对于中短期时间序列预测结果精度较低,效果较差的问题。
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公开(公告)号:CN113568871A
公开(公告)日:2021-10-29
申请号:CN202110646370.2
申请日:2021-06-10
Applicant: 山东蓓明医疗科技有限公司 , 南京信息工程大学无锡研究院
IPC: G06F16/13 , G06F16/178 , G06F16/18
Abstract: 本发明公开了一种医疗边缘设备电力管理实时自动同步的方法,属于供配电技术领域。其包括文件上传流程和文件下载流程,提供了一种流式数据实时同步机制,能够为医疗设备各区域电力管理系统提供高效的数据同步服务,使得各区域供电系统的边缘设备能够实时与电力管理中心/数据中心保持有效的联通。
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