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公开(公告)号：CN113592181B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202110879362.2
申请日：2021-08-02
Applicant: 广西大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/214 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种小水电群出力预测方法和系统。所述预测方法中，对初始样本进行预处理，一定程度上避免了坏数据对预测准确度的干扰，并使模型更容易收敛至最优解；利用深度卷积生成对抗网络生成小水电出力数据以补充原始样本数据，有效改善因中雨、大雨等样本数据缺乏而导致预测准确率下降的问题；将样本数据归一化还原后，根据轻梯度提升机的特点合理重构样本数据集，便于训练预测模型，提高轻梯度提升机的预测准确度；采用轻梯度提升机模型输出预测数据，与传统神经网络预测方法相比，该模型拥有支持并行化学习、内存占用率低、训练过程可视化、训练效率高、准确率高等优点，且可处理海量数据，能更快更好的运用于工业实践。
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公开(公告)号：CN113592181A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110879362.2
申请日：2021-08-02
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明涉及一种小水电群出力预测方法和系统。所述预测方法中，对初始样本进行预处理，一定程度上避免了坏数据对预测准确度的干扰，并使模型更容易收敛至最优解；利用深度卷积生成对抗网络生成小水电出力数据以补充原始样本数据，有效改善因中雨、大雨等样本数据缺乏而导致预测准确率下降的问题；将样本数据归一化还原后，根据轻梯度提升机的特点合理重构样本数据集，便于训练预测模型，提高轻梯度提升机的预测准确度；采用轻梯度提升机模型输出预测数据，与传统神经网络预测方法相比，该模型拥有支持并行化学习、内存占用率低、训练过程可视化、训练效率高、准确率高等优点，且可处理海量数据，能更快更好的运用于工业实践。
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公开(公告)号：CN115270915A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210665366.5
申请日：2022-06-13
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种小水电群出力预测方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：从与目标流域类对应的目标径流预测模型集中查找与目标单流域对应的径流预测模型得到查找结果；若查找结果为成功则将目标单流域对应的目标数据输入与查找结果对应的径流预测模型得到单流域径流量预测结果；若查找结果为失败，则将目标单流域对应的目标数据分别输入目标径流预测模型集中的各个径流预测模型得到待分析径流量集合，将待分析径流量集合输入与目标单流域对应的径流量拟合模型进行拟合，得到单流域径流量预测结果；根据各个单流域径流量预测结果得到小水电群出力预测结果；从而得到了预测性能优异，准确率满足使用要求的预测结果。
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