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申请/专利权人：北京理工大学;安徽海螺信息技术工程有限责任公司;安徽海螺集团有限责任公司;羚羊工业互联网股份有限公司
摘要：本申请提出了一种基于多源多尺度信息融合的工业园区能耗集成预测方法，该方法包括：收集工业能耗多源数据，并对所述工业能耗多源数据进行基于周期配准的数据预处理；构建多源多尺度综合集成模型，其中，所述多源多尺度综合集成模型通过混合深度神经网络模型和物理经验模型融合得到；对于所述工业能耗多源数据内的大量无标签数据和少量有标签数据，采用对抗训练策略进行所述多源多尺度综合集成模型的训练；将预处理后的所述工业能耗多源数据输入训练好的多源多尺度综合集成模型中，得到预测能耗结果，并根据复合评价因子对所述预测能耗结果进行评估。本申请通过利用多源多尺度信息，能够更全面地考虑各种因素对工业能耗的影响。
主权项：1.一种基于多源多尺度信息融合的工业园区能耗集成预测方法，其特征在于，包括：收集工业能耗多源数据，并对所述工业能耗多源数据进行基于周期配准的数据预处理，所述工业能耗多源数据包括天气预报信息、工业园区现场温度信息、湿度信息、电力消耗数据、生产线生产量数据、工业园区物理参数数据；构建多源多尺度综合集成模型，其中，所述多源多尺度综合集成模型通过混合深度神经网络模型和物理经验模型融合得到；对于所述工业能耗多源数据内的大量无标签数据和少量有标签数据，采用对抗训练策略进行所述多源多尺度综合集成模型的训练；将预处理后的所述工业能耗多源数据输入训练好的多源多尺度综合集成模型中，得到预测能耗结果，并根据复合评价因子对所述预测能耗结果进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 安徽海螺信息技术工程有限责任公司 安徽海螺集团有限责任公司 羚羊工业互联网股份有限公司 基于多源多尺度信息融合的工业园区能耗集成预测方法
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