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一种基于改进patch-informer的太阳辐射预测方法及装置 

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申请/专利权人:淮阴工学院

摘要:本发明公开了一种基于改进patch‑informer的太阳辐射预测方法及装置,所述方法包括:利用无迹卡尔曼滤波UKF对太阳辐射历史数据进行数据预处理;通过因子分析法FA进行特征提取,获取可观测的太阳辐射数据变量中的隐变量;对战争策略算法进行改进;建立IWSO‑patch‑informer模型,将测试样本输入IWSO‑patch‑informer模型中进行计算,得到待预测站点未来的太阳辐射预测值。本发明通过patch‑informer模型将时间序列分隔成子序列级别的patches,作为informer的输入,然后通过IWSO优化模型中多头注意力机制的head个数,该模型包含独立通道,每个通道包含单一的单变量时间序列,改良了传统时间序列模型的缺点,可以关注到更长的太阳辐射的历史信息,显著提高长期太阳辐射预测的准确性。

主权项:1.一种基于改进patch-informer的太阳辐射预测方法,其特征在于,包括以下步骤:1在待测站点获取并记录太阳辐射历史数据,利用无迹卡尔曼滤波UKF对太阳辐射历史数据进行数据预处理;2将预处理后的太阳辐射数据通过因子分析法FA进行特征提取,获取可观测的太阳辐射数据变量中的隐变量,实现数据的降维,选择能反应太阳辐射数据离散特性的隐变量数据作为IWSO-patch-informer的输入数据;3采用矢量距免疫浓度结合Circle混沌映射生成WSO算法初始种群,再采用高斯-柯西变异对WSO算法个体位置进行更新,形成改进的战争优化算法IWSO;4构建IWSO-patch-informer模型:将多元时间序列样本分隔成多个patch单变量序列,使得通道独立化;采用IWSO对patch-informer模型中的多头注意力机制的head个数进行优化;将分隔后的数据从独立信道输入进informer网络中的Encoder-Decoder译码器中,输出多因子通道的独立预测结果,并将通道拼接输出预测数据;步骤3所述采用矢量距免疫浓度结合Circle混沌映射生成WSO算法初始种群实现过程如下:首先采用Circle混沌映射法生成N个多头注意力机制的head;进行免疫矢量距浓度优化,将N个多头注意力机制的head输入至抗体选择概率公式中,概率选择公式表示如下:Gxα=γGf+1-γGcα=1,2,…,N式中,γ为比例系数,Gf为基于抗体适应度函数值的选择概率,Gc为基于抗体浓度被选择的概率;计算出每个抗体的综合概率值,通过概率值的大小进行排序,概率值越大排在越前面;选择出适应度值小且浓度低的前nc个数据较优的太阳辐射数据作为初始种群,其中nc≤N;步骤3所述采用高斯-柯西变异对WSO算法个体位置进行更新实现过程如下:当进行攻击策略时,种群对应的多头注意力机制值的在进行高斯-柯西变异后的位置表示为: 式中,Ywtf+1为第tf+1次迭代替换的种群对应的多头注意力机制位置信息,rand为生成均匀分布在0到1之间的随机数,R为次优多头注意力机制值的位置信息,G为最佳多头注意力机制值的位置信息,C1,0为服从柯西分布的随机变量,N0,1为服从高斯分布的随机变量;如果士兵成功更新位置,则士兵的军衔将升级,即适应度值将提升,适应度值越大,预测的结果越好,士兵军衔表示为: 式中,为第tf+1次迭代时的适应度值,Sn为太阳辐射的预测值,Sp为太阳辐射的实测值;在进行tf+1次迭代后,最新权重表示为: 式中,为第tf+1次迭代时优化后的权重值,Max_iter为最大迭代次数,α为权重因子;当进行防御策略时,种群对应的多头注意力机制值的在进行高斯-柯西变异后的位置表示为: 式中,Ywtf为第tf次迭代种群对应的多头注意力机制值的位置信息;所述步骤4实现过程如下:41建立一个具有回视窗口L的太阳辐射多元时间序列样本集合,太阳辐射样本设定为: 42将从索引1开始的长度为L的第ο个变量序列表示为其中ο=1,2,…,M;输入x={x1,x2,…,xL}被分隔成单变量序列xο∈R1×L;43将被分隔后的每个时间序列都根据独立信道设置,进入informer网络;44将经过patch分隔后的数据输入至Encoder编码器中,经过自注意力机制评估,评估公式如下: 式中,为包含稀疏评估下的Query,由采样factorc控制,Q为Query,K为Key,V为Value;45对输入的时间维度进行修剪,“distilling”的过程从第η层往η+1层推进,推进方法如下: 式中,[i]AB包含Multi-HeadProbSparseself-attention的操作,为时间维度修剪后的数据集;46将修剪过的数据输入进入Decoder译码器中,输入向量公式如下: 式中,是starttocken,是一个占位符;47将Maskedmulti-headattention应用于ProbSparseself-attention,将mask的点积设置为-inf;48将数据连接,获得一个完整的太阳辐射预测输出值。

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