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本发明公开了一种工业设备监测数据预测方法,包括:S1、获取工业设备监测数据序列,工业设备监测数据序列包括第一时刻到t‑1时刻的工业设备监测数据;S2、将工业设备监测数据序列输入基于多头注意力机制的预测模型;S3、输出t时刻的工业设备预测数据。传统的RNN以及类似结构LSTM和GRU,在对长序列的样本进行训练时,其自身的内存限制将阻碍对训练样本的批处理,训练效率低下。本发明中,采取了多头注意力机制,能够有效提高训练效率,进而提高工业设备监测数据预测的效率。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112862209 A
(43)申请公布日 2021.05.28
(21)申请号 202110246764.9
(22)申请日 2021.03.05
(71)申请人 重庆
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