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本发明公开了一种基于时域卷积与循环神经网络的水电机组温度预测方法,包括以下步骤:对样本的数据进行预处理,并将数据集划分得到训练集和测试集,构建包含时域卷积层和最大池化层的时域卷积神经网络,将训练数据集输入该网络,首先通过引入滑动窗口机制及最大池化结构,对水电机组大规模的时序数据进行有效信息提取并缩减数据规模,然后利用RNN神经网络进行时序预测。利用本发明,提升了训练的速度和精度,提高了对大规模时序数据的预测准确度。
(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 112862219 A
(43)申请公布日 2021.05.28
(21)申请号 202110297309.1
(22)申请日 2021.03.19
(71)申请人 浙江大学
地址 31
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