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公开(公告)号：CN119577373A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411644116.9
申请日：2024-11-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/006 , G16Y40/00
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的物联网感知数据预测方法，属于物联网技术领域。该方法包括：获取物联网感知长期数据并进行预处理，根据物联网数据具有季节性的特点，使用STL方法对时间序列数据进行分解，提取周期性、趋势性和残差特征。从位置更新策略以及预防陷入局部最优的角度对鲸鱼算法进行改进，采用改进后的鲸鱼优化算法对双向长短期记忆网络模型的超参数进行优化；利用优化后的BiLSTM模型进行物联网感知数据预测。本发明能够高效预测物联网感知数据的未来趋势，适用于流量监测、智能环境感知等场景，为物联网应用提供了可靠的决策支持。
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