公开(公告)号：CN113205223A

公开(公告)日：2021-08-03

申请号：CN202110532962.1

申请日：2021-05-17

Applicant: 上海电力大学

Inventor： 温蜜 ,  罗俊然 ,  周绍景

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F17/18 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种电量预测系统及其预测方法，属于电量预测领域。因为本发明改进了电量测量模型并引入了分位数回归模型，所以能够更加准确的预测出有价值的电量参考区间，从而有效减少数据噪声的干扰，结合长短期记忆网络和卷积神经网络的优点从时间和空间上进一步提取电量的特征，并使用注意力机制来更新权重，优化特征提取效果，并使用分位数回归模型实现概率预测，在保证点预测精准的基础上，还可以为研究人员提供可信的电量预测参考范围。

公开(公告)号：CN113076196A

公开(公告)日：2021-07-06

申请号：CN202110378860.9

申请日：2021-04-08

Applicant: 上海电力大学

Inventor： 李晋国 ,  周绍景 ,  温蜜 ,  丁朋鹏 ,  罗俊然

IPC: G06F9/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种结合注意力机制和门控循环单元的云计算主机负载预测法，包括：步骤1，采集历史工作负载数据；步骤2，对历史工作负载数据进行处理，得到处理后的数据，而后构建多组训练数据；步骤3，采用训练数据训练深度自动编码器，并导出自动编码器的中间隐藏层信息作为压缩后的数据；步骤4，将压缩后的数据输入到结合注意力机制的门控循环单元编码器‑解码器网络中进行训练，得到训练完成的结合注意力机制的门控循环单元编码器‑解码器网络；步骤5，将需要预测的历史数据，经过步骤2处理后，输入到深度自动编码器，得到压缩数据；步骤6，将压缩数据输入训练完成的结合注意力机制的门控循环单元编码器‑解码器网络，得到预测结果。