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本发明公开了一种基于Transformer结构的负荷预测方法,包括:采集历史数据并存储;预处理历史数据,将预处理后的历史数据划分数据为训练集和测试集;建立负荷预测模型;利用训练集和测试集训练和测试负荷预测模型,得到训练后的负荷预测模型;将与历史数据同类型的待预测数据输入训练后负荷预测模型,输出预测结果。本发明解决在自然语言处理中,传统时序模型数据预处理复杂、模型并行化程度不高导致训练速度慢,以及在各类最新的数据集上效果没有太大提升的技术问题。本发明明显在训练速度上优于参数个数相近的深度循环神经网
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 111080032 A
(43)申请公布日
2020.04.28
(21)申请号 20191
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