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申请/专利权人：新疆大学
摘要：本发明为基于多尺度补丁并行预测网络的时间序列预测方法及装置。基于多尺度补丁并行预测网络的时间序列预测方法，为：将待预测目标输入至时间序列预测模型，得预测结果；所述的时间序列预测模型的建立步骤为：S10：获取电力时间序列数据，并通过滑动窗口方式切分数据集，生成原始训练数据集Dtrain和原始测试数据集Dtest；S20：对所述的数据集Dtrain、数据集Dtest进行数据分析和预处理，并记录数据预处理时采用的训练集统计值集合Strain；S30：构建初始时间序列预测模型；S40：对所述的初始时间序列预测模型进行训练，得所述的时间序列预测模型。本发明所述的基于多尺度补丁并行预测网络的时间序列预测方法及装置，具有更高的精确性。
主权项：1.基于多尺度补丁并行预测网络的时间序列预测方法，其特征在于，所述的预测方法为：将待预测目标输入至时间序列预测模型，得到预测结果；所述的时间序列预测模型的建立包括以下步骤：S10：从电力变压器数据库中按照时间顺序读取数据，并通过滑动窗口方式切分数据集，生成原始训练数据集Dtrain和原始测试数据集Dtest；S20：对所述的数据集Dtrain、数据集Dtest进行数据分析和预处理，得预处理后的训练数据集D'train和预处理后的测试数据集D'test；并记录数据预处理时采用的训练集统计值集合Strain；S30：构建初始时间序列预测模型；S40：对所述的初始时间序列预测模型进行训练，得所述的时间序列预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 新疆大学 基于多尺度补丁并行预测网络的时间序列预测方法及装置
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