申请/专利权人：华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司

申请日：2023-11-15

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN117668480A

主分类号：G06F18/20

分类号：G06F18/20;G06F18/213;G06N3/0455;G06F18/25;G06F18/15;G06N3/0499;G06F123/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明公开了一种基于线性注意力机制的海浪时间序列预测方法及系统，方法包括：获取海浪历史数据；对数据进行预处理；构建基于线性注意力机制的Transformer结构的海浪时间序列预测网络模型；进行海浪线性注意力分解计算；对历史海浪时间序列数据进行特征编码，提取数据之间的长依赖关系；对海浪时间序列特征进行线性注意力特征解码，并预测海浪的变化趋势。本发明通过构建线性注意力时间序列海浪预测模型，引入线性注意力机制，使得模型能够接受更长的预测序列并以较低的计算成本进行部署，从而大大提高了模型预测的准确性。本发明与现有技术相比具有预测精度高、稳定性高和部署成本低等特点。

主权项：1.一种基于线性注意力机制的海浪时间序列预测方法，其特征在于，包括：获取海浪历史数据；基于获取的所述海浪历史数据进行预处理；根据预处理的海浪数据，构建基于线性注意力机制的Transformer结构的海浪时间序列预测网络模型，嵌入数据进行位置编码和特征提取；将所述海浪时间序列预测网络模型中的注意力计算按基于线性复杂度进行分解计算，对注意力权重矩阵进行特征映射；对历史海浪时间序列数据进行特征编码，提取数据之间的长依赖关系；对海浪时间序列特征进行线性注意力特征解码，并预测海浪的变化趋势。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司 基于线性注意力机制的海浪时间序列预测方法及系统

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