[發明專利]考慮預測誤差的機柜設備發熱量超短期預測方法及系統在審
| 申請號： | 202110407122.2 | 申請日： | 2021-04-15 |
| 公開（公告）號： | CN112926807A | 公開（公告）日： | 2021-06-08 |
| 發明（設計）人： | 別如國;史紅;王恩峰 | 申請（專利權）人： | 德州歐瑞電子通信設備制造有限公司 |
| 主分類號： | G06Q10/04 | 分類號： | G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221 | 代理人： | 閆圣娟 |
| 地址： | 253214 山*** | 國省代碼： | 山東;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 考慮 預測 誤差 機柜 設備 發熱量 短期 方法 系統 | ||
1.一種考慮預測誤差的機柜設備發熱量超短期預測方法，其特征在于，包括：
獲取機柜內設備的發熱量數據，并進行數據預處理；
構建主預測模型和誤差預測模型，并將所述預訓練的主預測模型與誤差預測模型進行組合，獲得組合預測模型，利用所述組合預測模型對機柜設備發熱量進行預測；
其中，所述主預測模型利用LSTM網絡建立，所述誤差預測模型通過ELM算法建立，通過所述誤差預測模型對所述主預測模型的預測結果進行修正。
2.如權利要求1所述的一種考慮預測誤差的機柜設備發熱量超短期預測方法，其特征在于，所述主預測模型利用LSTM網絡構建，其訓練過程包括：
采集智能機柜內設備的發熱量數據，經數據預處理后作為LSTM網絡的訓練集；將訓練集數據輸入LSTM網絡進行訓練，獲得訓練后的主預測模型；同時，在訓練過程中，利用所述預測結果與實際發熱量數據進行比較，獲得誤差數據集，作為誤差預測模型的訓練集。
3.如權利要求1所述的一種考慮預測誤差的機柜設備發熱量超短期預測方法，其特征在于，所述誤差預測模型采用ELM算法建立，其通過主預測模型訓練過程中獲得的誤差數據集作為訓練集進行訓練，利用訓練好的誤差預測模型對主預測模型的發熱量預測結果進行修正。
4.如權利要求1所述的一種考慮預測誤差的機柜設備發熱量超短期預測方法，其特征在于，所述數據預處理包括：
數據糾錯：利用插值法推算缺失值，修改超出閾值的異常數據用該點當月歷史數據平均值替代；
數據濾波：利用分箱法處理噪聲數據，檢查噪聲數據位置，根據噪聲數據周圍的鄰近值來做局部光滑處理；
數據歸一化：針對ELM訓練集，利用歸一化方法將數據歸一化為(0，1)之間的小數。
5.一種考慮預測誤差的機柜設備發熱量超短期預測系統，其特征在于，包括：
數據獲取單元，其用于獲取機柜內設備的發熱量數據，并進行數據預處理；
模型構建單元，其用于構建主預測模型和誤差預測模型，并將所述預訓練的主預測模型與誤差預測模型進行組合，獲得組合預測模型；
結果預測單元，其用于利用所述組合預測模型對機柜設備發熱量進行預測；
其中，所述主預測模型利用LSTM網絡建立，所述誤差預測模型通過ELM算法建立，通過所述誤差預測模型對所述主預測模型的預測結果進行修正。
6.如權利要求5所述的一種考慮預測誤差的機柜設備發熱量超短期預測系統，其特征在于，所述主預測模型利用LSTM網絡構建，其訓練過程包括：采集智能機柜內設備的發熱量數據，經數據預處理后作為LSTM網絡的訓練集；將訓練集數據輸入LSTM網絡進行訓練，獲得訓練后的主預測模型；同時，在訓練過程中，利用所述預測結果與實際發熱量數據進行比較，獲得誤差數據集，作為誤差預測模型的訓練集。
7.如權利要求5所述的一種考慮預測誤差的機柜設備發熱量超短期預測系統，其特征在于，所述誤差預測模型采用ELM算法建立，其通過主預測模型訓練過程中獲得的誤差數據集作為訓練集進行訓練，利用訓練好的誤差預測模型對主預測模型的發熱量預測結果進行修正。
8.如權利要求5所述的一種考慮預測誤差的機柜設備發熱量超短期預測系統，其特征在于，所述數據預處理包括：
數據糾錯：利用插值法推算缺失值，修改超出閾值的異常數據用該點當月歷史數據平均值替代；
數據濾波：利用分箱法處理噪聲數據，檢查噪聲數據位置，根據噪聲數據周圍的鄰近值來做局部光滑處理；
數據歸一化：針對ELM訓練集，利用歸一化方法將數據歸一化為(0，1)之間的小數。
9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1-7任一項所述的一種考慮預測誤差的機柜設備發熱量超短期預測方法。
10.一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1-7任一項所述的一種考慮預測誤差的機柜設備發熱量超短期預測方法。
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