【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及时序数据预测，具体涉及一种基于优化lstm的多时隙工业时序数据预测系统。
技术介绍
1、在实际工业生产中，常常存在对仪器仪表趋势数据进行预测的需求。以污水厂为例，执行处理作业的过程中，投入的资源量与待处理的污水量呈现为正相关关系。因此，若能对未来一段时间的来水流量做出预测，那么污水厂可根据预测结果合理地对电力、试剂等多种资源进行调配；从而在保障处理结果符合质量标准的基础上，实现降本增效的目的。
2、目前，国内外均有大量和时序数据预测相关的研究。已被证实有效的方法，包括了rnn、lstm、gru、线性回归等方面的研究内容。不过，将这一主题细分到些特定的领域，尤其是在工业仪器仪表相关的方面，例如涡流计、油表计等等，有效且稳定的方法较少，较多还是以基于lstm的方法为主。此外，除去以上数据驱动的方法，还有机理建模驱动的方法。不过，由于这种建模的产出通常无法复用，而只能用于特定的情景，泛用性较弱并非研究热点。
3、总的来说，尽管lstm是在工业仪器仪表时序数据预测领域上一种较为适宜的方法；但是，无法较准确预测多时隙后数据结果的弊端，严重影响了lstm的实际应用效果。举例说明，假设原始数据的采样频率是20s一次，那么lstm就只能预测20s后的值，而无法预测40s、60s等更长时间后的值。当然，简单将预测数据反复迭代输入模型后，也可以对多时隙后数据进行预测；但是，其误差会随着运行时间被逐步放大，精度仅维持极短时间，且最终将几乎完全丧失预测能力。
技术实现思路
...【技术保护点】
1.一种基于优化LSTM的多时隙工业时序数据预测系统，其特征在于，所述系统包括：输入端的混合数据窗口、改进的LSTM模型单元、以及适配工业仪器仪表时序数据的数据清洗模块，
2.根据权利要求1所述的基于优化LSTM的多时隙工业时序数据预测系统，其特征在于，所述混合数据窗口的具体使用过程如下：Xi表示的是历史真实值，i＝t-k,t-k+1,…,t,Pj表示的是预测值，j＝t+1,t+2,…,t+m，t表示时刻，k和m为正整数，在时刻t时，历史真实数据只会截止到Xt，而不存在t时刻后的真实值；因此，先将预测值Pt+1、Pt+2、…、Pt+m-1加入窗口作为替代，这m-1个值是由先前循环中的LSTM模型单元预测得到的，而后，再将Xt-k至Pt+m-1这k+m个值输入LSTM模型单元，从而预测得到Pt+m，当到达下一时刻t+1时，就有了当前时刻的真实值Xt+1和前一时刻得到的预测值Pt+m，此时，以t时刻的混合数据窗口为基础，先将其中的Xt-k删除，再将Pt+1更改为Xt+1，并在窗口的末尾加入Pt+m，就得到了t+1时刻的混合数据窗口，再将此窗口内的数据输入LSTM模型单元，
3.根据权利要求2所述的基于优化LSTM的多时隙工业时序数据预测系统，其特征在于，k＝6，并且m＝4。
...【技术特征摘要】
1.一种基于优化lstm的多时隙工业时序数据预测系统，其特征在于，所述系统包括：输入端的混合数据窗口、改进的lstm模型单元、以及适配工业仪器仪表时序数据的数据清洗模块，
2.根据权利要求1所述的基于优化lstm的多时隙工业时序数据预测系统，其特征在于，所述混合数据窗口的具体使用过程如下：xi表示的是历史真实值，i＝t-k,t-k+1,…,t,pj表示的是预测值，j＝t+1,t+2,…,t+m，t表示时刻，k和m为正整数，在时刻t时，历史真实数据只会截止到xt，而不存在t时刻后的真实值；因此，先将预测值pt+1、pt+2、…、pt+m-1加入窗口作为...
【专利技术属性】
技术研发人员：周红福，
申请(专利权)人：上海工业自动化仪表研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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