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一种基于自定义神经网络的负荷预测系统及负荷预测方法

摘要

本发明公开了一种基于自定义神经网络的负荷预测系统及负荷预测方法,包括:数据存储模块,用于获取历史负荷数据并保存;负荷预测模块,用于接收并根据用户输入的自定义神经网络构建参数,构建负荷预测神经网络,并基于用户输入的负荷预测指令及历史负荷数据,采用负荷预测神经网络进行负荷预测。由于现有预测系统在进行负荷预测时,根据实际预测需要,而需要不断更改神经网络,更改神经神经网络往往通过人工更改代码来完成,过程比较耗时耗力,本发明在系统中引入自定义神经网络,用户输入参数更改值,系统来执行更改操作,自动完成新的神经网络构建,使用更加方便便捷。另外,通过自定义设置,极大提高了负荷预测系统的泛化能力,应用范围广。

著录项

  • 公开/公告号CN110222877A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-09-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN201910413003.0

  • 发明设计人 李书剑;石晶;周晓;廖孟;高铭含;

    申请日2019-05-17

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/06(20120101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构42201 华中科技大学专利中心;

  • 代理人曹葆青;李智

  • 地址 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号

  • 入库时间 2024-02-19 13:40:32

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-10-08

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20190517

    实质审查的生效

  • 2019-09-10

    公开

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