一种面向端边云框架的长时序预测多级优化系统及其方法

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一种面向端边云框架的长时序预测多级优化系统及其方法
申请号:CN202411022872
申请日期:2024-07-29
公开号:CN119105861A
公开日期:2024-12-10
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种面向端边云框架的长时序预测多级优化系统及其方法,所述多级优化系统嵌入端边云协同框架,所述端边云协同框架包括:自下而上依次排列的端侧模型、边缘侧模型和云侧模型;所述端侧模型、边缘侧模型和云侧模型均由数据集聚合单元、特征关系提取单元、相应模型蒸馏训练单元和预测任务转换单元构成;所述端边云协同框架通过云侧模型自主训练,并按照自上而下逐级指导下层模型训练;所述下层模型接受来自上层模型和部分同级模型的训练指导;本发明不仅提高了预测精度,增强了数据隐私性,还优化了边缘设备的计算资源使用,解决了模型压缩和知识传递的难题。
技术关键词
时间序列特征 转换单元 数据 框架 时序 关系 蒸馏 层级 强化特征 模型压缩 管理设备 高层次 格式 提纯 比率 索引 节点 精度 参数