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一种时序状态数据多步预测方法、装置及设备: 本公开提供了一种时序状态数据多步预测方法、装置及设备，包括：时序状态数据多步预测模型包括：时序状态数据编码器结构和多步预测解码器结构；时序状态数据多步预测模型基于Transformer模型架构构建；时序状态数据编码器结构...; 章军辉刘禹希陈明亮付宗杰郭晓满郑明强王静贤刘继承严超龚烨飞

一种基于时空编码-任务解码的烧结终点多步预测方法: 本发明公开了一种基于时空编码‑任务解码的烧结终点多步预测方法，包括：对历史工业过程生产数据做预处理；构建由多个空间注意力增强的时序卷积模块堆叠而成的时空编码器；构建任务特定解码器，采用时间注意力机制，在每个预测步长中适应...; 皮松岩罗月阳张新民何柏村宋执环

基于滚动时域估计的三电平发电系统多步预测控制方法: 本发明公开了基于滚动时域估计的三电平发电系统多步预测控制方法；基于机侧、网侧变换器采用三电平结构，在新的拓扑下建立数学模型；模型离散化处理；对电流、电压、速度进行采样以及坐标变换；设计外环模型预测速度控制器；设计内环模型...; 王军晓王若丞陈自豪杨朋霄博莹何德峰

一种基于目标相关时空编码-任务解码的烧结终点多步预测方法: 本发明公开了一种基于目标相关时空编码‑任务解码的烧结终点多步预测方法，构建由多个空间注意力增强的时序卷积模块堆叠而成的时空编码器；对目标值历史序列进行完全自适应噪声集合经验模态分解，将筛选出的内在模态函数输入门控神经网络...; 张新民皮松岩罗月阳钱金传宋执环

基于LSTM的北极海冰范围多步预测策略研究: 2025年; 已有研究对北极海冰范围开展单步预测,而多步预测及其策略研究有待进一步探索。使用1979-2022年的北极月平均海冰范围数据,采用长短期记忆网络(LSTM)深度学习方法,结合递归(Recursive)、直接(Direct)、多输入多输出(MIMO)和Seq2Seq策略实现对未来12个月北极海冰范围的多步预测。结果表明:24个月为模型的最佳输入长度;与另外3种基本的多步预测策略相比,Seq2Seq策略对12个月北极海冰范围预测的准确性更好,均方根误差为3.30×10^(5)km^(2)。; 王漫漫邹斌石立坚石立坚张颖曾韬

基于SCI-CA模型的船舶纵摇多维多步预测方法: 2025年; 海洋环境复杂多变,船舶航行容易受到风浪、洋流等因素的干扰,船舶运动具有非线性、耦合性等特点.针对传统的船舶运动姿态预测方法对时序数据的提取效率尚有不足,难以达到高精度预测效果的问题,提出样本卷积交互-通道注意力(SCI-CA)神经网络船舶纵摇运动预测模型.该模型采用多类别船舶运动姿态数据作为输入,将输入拆分为两个子序列,利用样本卷积交互网络(SCI)的递归下采样卷积交互结构,结合多分辨率聚合而成的丰富特征,提高船舶运动数据深层特征的利用率.再通过通道注意力机制(CA)提高有效通道的权重比例,并以残差结构输入到全连接层,得到最后的预测结果.实船数据验证结果表明,SCI-CA组合模型预测结果较其他模型预测精度高,其平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)均有明显降低,验证了SCI-CA模型预测船舶运动的有效性.; 王宇超赵洵杨周琦傅荟璇; 关键词：多步预测

一种考虑时空分布特征的风电功率多步预测方法: 本发明公开了考虑时空分布特征的风电功率多步预测方法，包括：利用所获取的风电机组数据，对风电机组数据进行聚类，聚类成若干个机组群，以提取出风电场功率的空间分布特征；对每一个机组群的功率序列进行EEMD分解，得到若干个风电场...; 刘明波张思毅雷振兴林舜江谢敏

一种基于注意力机制的多列神经网络出水总磷浓度多步预测方法: 一种基于注意力机制的多列神经网络出水总磷浓度多步预测方法，涉及人工智能领域，又直接应用于污水处理领域。本发明利用软测量方法对出水总磷浓度进行多步预测，解决了污水处理过程中出水总磷浓度趋势难以掌握、预测成本高等问题。针对传...; 李文静陈芷倩乔俊飞

时间二维变化建模的网络流量多步预测方法: 2025年; 准确预测网络流量的变化,可以帮助运营商提前进行资源分配和调度,最大程度减少网络拥塞。现有的网络流量多步预测方法难以捕获流量序列的长相关性,在多步预测任务上精度较低,基于此,提出了一种时间二维变化建模的网络流量多步预测方法。该方法首先利用门控循环单元对网络流量序列进行编码,以实现网络流量时间相关性的精准表征;然后利用网络流量周期特征对其进行重构,将一维的流量序列转化为二维,重构后的流量序列长度被压缩,特征更为集中,使得模型能够有效感知其长相关特征。最后通过新型卷积神经网络捕获重构后流量序列的二维特征,并进行加权融合得到最终的预测结果。仿真结果表明,相较于主流的网络流量多步预测方法,所提方法均方根误差至少降低约8.69%,平均绝对误差至少降低约8.96%,平均百分比误差至少降低约11.73%。实验结果说明所提方法能够有效挖掘网络流量长相关特征,在网络流量多步预测任务中具有更高的预测精度。; 宋文超杨帆邢泽华张钰杰; 关键词：网络管理

基于MCF-TransGRU的卷烟烘丝工艺质量多步预测方法: 本发明公开了一种基于MCF‑TransGRU的卷烟烘丝工艺质量多步预测方法，包括：收集预设时间下卷烟制丝车间中薄板烘丝工艺生产线的时间序列数据，构成样本数据集；对样本数据集进行预处理，获得预处理后的数据集；按照时间顺序，...; 阴艳超张家刚潘欣唐军易斌冯根昌

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