基于长短期记忆网络的用户离家时间预测方法
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摘要
本发明涉及一种基于长短期记忆的用户离家时间预测方法，包括以下步骤：步骤1：用户的历史出行数据的记录；步骤2：分别对用户历史回家时间和历史离家时间、这二类数据进行归一化处理，历史初始SOC以及历史目标SOC因为取值处于0到1的区间，无需进行归一化处理；步骤3：对历史数据进行分组，按照表1对应选取输入量和输出量，即组输入量应有9个输入元素；步骤4：对步骤3中产生的数据组进行分组；步骤5：对LSTM网络进行参数设置并对预测网络进行训练；步骤6：用户离家时间的预测值的获取。步骤7：特殊情况应对。该用户离家时间预测模型相较于传统的用户自主设置的方式，能有效减小误差，避免功率浪费以及恶性竞争问题。
基本信息
专利标题 ：
基于长短期记忆网络的用户离家时间预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112001564A
申请号 ：
CN202010922578.8
公开（公告）日 ：
2020-11-27
申请日 ：
2020-09-04
授权号 ：
CN112001564B
授权日 ：
2022-05-10
发明人 ：
黄扬琪刘韬何伟邹进陈文
申请人 ：
国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;国网江西省电力有限公司新余供电分公司
申请人地址 ：
江西省南昌市高新区民营科技园民强路88号
代理机构 ：
南昌丰择知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
吴称生
优先权 ：
CN202010922578.8
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q50/06 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-05-10 ：
授权
2020-12-15 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20200904
申请日 : 20200904
2020-11-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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